智能巡检机器人采用了 ROS 机器人操作系统。它提供了操作系统应有的服务,包括硬件抽象、底层设备控制、常用函数的实现,进程间消息传递。它也提供用于获取、编译、编写和跨计算机运行代码所需的工具和库函数。主要目标在于为机器人研究和开发提供代码复用的支持。ROS 是一个分布式的进程(也就是“节点”)框架, 这些进程被封装在易于被分享和发布的程序包和功能包中。ROS也支持一种类似于代码储存库的联合系统,这个系统也可以实现工程的协作及发布。
指示灯是衡量设备是否正常运转的重要指标,巡检机器人利用搭载的光学相机可以对巡检点的设备前后面板上的运行状态指示灯进行拍照,并利用自主开发的指示灯检测算法实时识别,可以识别出该设备各指示灯的颜色、数量及状态变化信息,对于触发报警的指示灯可以在远程的Web监控页面上及时给出预警信息。
基于机器人摄像头拍照识别,通过OCR识别液晶屏数值,可弥补现有动环系统部分环节无法实现自动采集数据的缺陷,用户可与现有动环自动采集的数据进行二次状态确认比对。机器人搭载视觉深度学习框架,可兼容各种液晶屏。
机器人利用搭载的红外热成像相机,实时监测现场的设备温度,工作人员可以在后台通过红外视频流的方式观察设备的温度情况,红外视频流通过热力图的形式进行展示,标注画面中的最高温和最低温值。同时,对于重点关注的设备,机器人可以通过巡检点拍照的形式,对拍摄的图片进行画框标注,只对该设备进行测温识别,以减少其他设备的干扰。
机器人配备有独立的拾音器和噪声传感器,旨在精准定点监测设备在异常情况下产生的噪音。通过高效提取样本特征并进行对比分析,能够准确识别诸如滴滴音、哒哒音等异常声音,从而实现对设备运行状态的实时监测与预警。此外,噪声传感器还能够精确检测噪声分贝数值,一旦超过预设的阈值,系统将自动触发报警机制,确保及时发现并处理潜在的异常情况。
机器人通过云台摄像头采集阀门旋钮的的实时图像,根据预设的开关标准,通过视觉识别算法分析当前开闭状态。针对异常情况,后台及时发出报警提醒工作人员及时处理
机器人通过云台摄像头采集机柜门的实时图像,通过视觉识别算法分析当前门的开关状态。针对异常开门情况,后台及时发出报警提醒工作人员处理。
机器人搭载的气体检测模块,精准捕捉环境异常气体浓度,实时向控制中心传输数据,为操控者描绘现场环境蓝图。一旦有害气体超限,系统即刻报警,敦促运维人员迅速应对。支持CO、H2S、SO2、Cl、HCl、Ex等特殊气体监测(最大支持七种气体)。
基于先进的视觉算法,利用Python结合OpenCV通过云台摄像头实时捕捉画面,识别人脸、人员是否正确穿戴工作服、安全帽。一旦系统检测到有员工未按规定穿戴相应的劳保用品,它会立即进行抓拍,并将违规图像存档。
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