【技术实现步骤摘要】
基于布置摄像装置的滑触线碳粉堆积异常智能检测方法
[0001]本专利技术属于设备预测和将康管理领域，涉及针对滑触线的异常检测方法，具体是基于布置摄像装置的滑触线碳粉堆积异常智能检测方法。
技术介绍
[0002]在生产过程中主要用于整装汽车的传送，碳刷和滑轨接触进行电力传输以保障传送带的正常运行。然而，碳刷由于其材料性质，使用过程中会存在碳粉掉落，堆积在滑轨上，导致电路的短路，造成计划外停机，严重影响生产效率。目前检测方法主要通过人工目测检测，人工目测检测效率低，且因高度问题，导致检测困难。因此，实现滑轨碳粉堆积在线异常预警，对提高生产效率、避免计划外停产，具有重要意义。
[0003]现有的人工目测检测方法由于需要整装汽车的传送滑触线高度和及时性观察，监测数据不够全面，使得的滑触线碳粉堆积检测管理的高效性、安全性不足，因此，我们提出了基于布置摄像装置的滑触线碳粉堆积异常智能检测方法来解决上述所提到的问题。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于提供基于布置摄像装置的滑触线碳粉堆积异常智能检测方法...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于布置摄像装置的滑触线碳粉堆积异常智能检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：布置摄像装置，实时监测滑触线上碳粉堆积状态，得到碳粉堆积图像；步骤二：分析碳粉堆积导致设备故障的物理机理，及其在图像数据上的表征；步骤三：设计摄像头布置方案，考虑现场生产条件的情况下，最大化敏感监测信息的采集；步骤四：实时采集现场监测数据，选择合理的采样频率，对滑轨进行图像数据采集；步骤五：对图像进行降噪预处理，去除图像中的无关干扰信息；步骤六：采用深度学习方法，对二维图像数据进行建模分析，构建异常判定指标；步骤七：根据历史正常数据重构损失，自学习异常检测判定阈值，设定异常判定阈值；步骤八：将实时图像数据重构损失和报警阈值进行比较，以判定滑触线碳粉堆积是否发生异常；步骤九：当该损失值超过设定的异常检测阈值时，则判定滑触线碳粉堆积存在异常；若该值未超过设定的阈值，则认为滑触线碳粉堆积正常；步骤十：根据滑触线碳粉堆积状态判定结果，给出滑触线碳粉堆积维修决策建议。2.根据权利要求1所述的基于布置摄像装置的滑触线碳粉堆积异常智能检测方法，其特征在于，所述基于布置摄像装置的滑触线碳粉堆积智能检测方法的装置包括：用于由智能摄像头接收由第一服务器发送的同步信号以便与所述第一服务器完成同步的单元；用于由智能摄像头捕获所述被拍摄对象的图像的单元；用于由所述智能摄像头基于图像处理算法，提取所述被拍摄对象的特征的单元；用于由所述智能摄像头至少监测由所述第一服务器发送的参考信号，同时监测由第二服务器发送的参考信号的单元；用于由所述智能摄像头基于所接收的参考信号，生成所述智能摄像头与所述第一服务器之间的第一链路质量标识，并生成所述智能摄像头与所述第二服务器之间的第二链路质量标识的单元；用于由所述智能摄像头将所述第一链路质量标识和所述第二链路质量标识发送给所述第一服务器的单元；用于由所述智能摄像头将所提取的所述被拍摄对象的特征发送给所述第一服务器的单元；用于由所述第一服务器基于所接收的所述被拍摄对象的特征，判断被拍摄对象的一个或多个特性的单元，其中，所述一个或多个特性包括：被拍摄对象的位置、大小以及被拍摄对象的运动速度，并且其中，所述一个或多个特性是预先设定的；用于由所述第一服务器基于所述一个或多个特性，判断是否存在异常情况的单元；用于由所述第一服务器基于所述第一链路质量标识和所述第二链路质量标识，判断优选链路的单元；以及用于基于所述优选链路，由所述第一服务器向所述智能摄像头发送指示所述异常情况的警报，或者由第二服务器向所述智能摄像头发送指示所述异常情况的警报的单元。3.根据权利要求2所述的基于布置摄像装置的滑触线碳粉堆积异常智能检测方法，其
特征在于，由所述第一服务器基于所述第一链路质量标识和所述第二链路质量标识，判断优选链路包括如下步骤：由所述第一服务器基于所述第一链路质量标识和所述第二链路质量标识，判断所述第一服务器与所述智能摄像头之间的链路质量是否好于所述第二服务器与所述智能摄像头之间的链路质量；如果所述第一服务器与所述智能摄像头之间的链路质量好于所述第二服务器与所述智能摄像头之间的链路质量，则判断所述第一服务器与所述智能摄像头之间的链路为所述优选链路；以及如果所述第一服务器与所述智能摄像头之间的...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋公仆，郝晶瑶，
申请(专利权)人：质维科技南京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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