一种自清洁的空调风管净化装置的制作方法

本发明涉及空气设备净化处理，尤其涉及一种自清洁的空调风管净化装置。

背景技术：

1、空调风管在长期运行过程中，内壁会积聚灰尘、油污、霉斑、铁锈等多种污染物，若不能及时清理，不仅降低空气质量，还会增加能耗，甚至引发火灾风险，现有风管清洁方式多为人工拆洗或使用固定参数的清洁机器人，存在以下缺陷：无法感知积尘硬度差异，松软浮灰与硬质结垢所需清洁力度完全不同，固定参数清洁容易造成清理不净和损伤风管内壁；无法识别污渍类型，油污、水垢、霉斑需要不同的清洁手段，现有装置缺乏识别能力；清洁过程中积尘状态可能变化，现有技术无法实时调整清洁参数；无预清洁机制，往往等到积尘硬化后才被动清洁，导致风管清洁效率低、能耗高。

2、公开号为cn114677331b的中国专利申请文件公开了一种基于灰度图像和深度数据融合的管材缺陷检测方法及装置，但仍然存在未建立面向积尘硬度的分级感知机制，仅通过图像和深度数据识别缺陷类别与深度，未引入机械阻抗测量和动态硬度综合值进行硬度判定闭环更新，导致对积尘板结程度和硬垢状态的识别能力缺失、清洁参数无法基于真实硬度进行差异化输出的问题。

3、公开号为cn112633090a的中国专利申请文件公开了一种机器人视觉的集中风系统内部霉菌与积尘辨识方法，但仍然存在未将污渍类型识别与硬度分级判定进行协同融合，仅针对霉菌和积尘进行图像辨识，未输出包含位置信息、硬度等级、污渍类型，导致清洁策略输出缺乏硬度与污渍类型的协同适配、不同硬度状态的同种污渍采用相同清洁手段造成清洁不净的问题。

4、公开号为cn112024542b的中国专利申请文件公开了一种通风管道清洗设备，但仍然存在未构建基于机械阻抗和动态硬度综合值的多源数据融合硬度判定机制，仅通过可视化检查对清洗效果进行事后评估，未建立积尘硬度分级判定的结果调整和结果更新闭环，导致清洁过程中积尘硬度发生变化时无法实时修正硬度等级、清洁参数与实际积尘状态持续失配的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供一种自清洁的空调风管净化装置，用以克服现有技术中未建立硬度感知机制，未将污渍类型识别与硬度分级判定进行协同融合，导致积尘硬度判定不准确、清洁参数无法动态调整、风管清洁效率低的问题。

2、具体地，本发明是通过如下技术方案实现的：

3、根据本发明提供的一种自清洁的空调风管净化装置，包括：微型摄像头、微型探针、光学粉尘传感器、加速度计、超声波测距传感器、温湿度传感器、编码器、清洁头、紫外灯、移动底盘、外壳、空调风管自清洁系统，其中：

4、所述外壳设于移动底盘的上方，清洁头安装于移动底盘的前端并与外壳连接；

5、所述紫外灯和编码器安装于移动底盘的上方，所述微型摄像头固定于紫外灯的下方；

6、所述微型探针集成于清洁头的前端，所述超声波测距传感器置于清洁头的下方，所述加速度计设置于超声波测距传感器的前端，所述温湿度传感器设置于超声波测距传感器的后端；

7、所述光学粉尘传感器安装于清洁头的后侧；

8、所述空调风管自清洁系统安装于外壳内部，并与微型摄像头、微型探针、光学粉尘传感器、加速度计、超声波测距传感器、温湿度传感器、编码器、清洁头、紫外灯进行电连接。

9、可选地，所述空调风管自清洁系统包括：

10、清洁数据获取模块，用以对目标自清洁数据进行获取；

11、硬度分级感知模块，用以根据目标自清洁数据对自清洁数据向量进行获取，还用以根据自清洁数据向量进行积尘硬度分级判定，得到分级判定结果向量，并对机械阻抗进行获取，并根据机械阻抗对积尘硬度分级判定的过程进行结果调整，对动态硬度综合值进行获取，并根据动态硬度综合值对结果调整的过程进行结果更新；

12、污渍类型识别模块，用以根据分级判定结果向量对积尘污渍类型进行识别；

13、清洁参数输出模块，用以根据分级判定结果向量和积尘污渍类型对清洁控制参数进行输出，用以对预测污染值进行获取，并根据预测污染值对清洁控制参数进行预清洁调整，用以对局部粉尘浓度进行获取，并根据局部粉尘浓度对预清洁调整的过程进行清洁更新；

14、清洁参数控制模块，用以根据清洁控制参数进行清洁。

15、可选地，所述硬度分级感知模块112根据目标自清洁数据对自清洁数据向量进行获取，其过程包括：

16、步骤s1，对目标自清洁数据中的风管内壁图像进行灰度化转换，得到灰度图像数据；

17、步骤s2，对灰度图像数据进行高斯滤波去噪，得到去噪后图像数据；

18、步骤s3，对去噪后图像数据进行局部二值模式特征提取，得到图像纹理特征向量；

19、步骤s4，对目标自清洁数据中的机械阻抗进行时域统计特征提取，得到阻抗统计特征向量；

20、步骤s5，对目标自清洁数据中的清洁头和风管内壁距离数据进行空间位置编码，得到位置编码向量；

21、步骤s6，将图像纹理特征向量、阻抗统计特征向量和位置编码向量进行拼接，得到自清洁数据向量。

22、可选地，所述硬度分级感知模块根据自清洁数据向量进行积尘硬度分级判定，具体为：将自清洁数据向量输入预训练的硬度分级模型，得到硬度分级模型输出的初始硬度等级hin，所述初始硬度等级hin的取值范围为1至5的整数，分别对应：1级为松散浮灰、2级为轻微板结、3级为明显板结、4级为硬垢、5级为极硬结垢，并将初始硬度等级hin作为分级判定结果向量进行输出。

23、可选地，所述硬度分级感知模块对机械阻抗k进行获取，将机械阻抗k与预设机械阻抗阈值kth进行比对，根据比对结果对机械阻抗的状态进行判断，并根据判断结果对积尘硬度分级判定的过程进行结果调整，其中：

24、当k≤kth时，所述硬度分级感知模块判定机械阻抗的状态为低阻抗，不对积尘硬度分级判定的过程进行结果调整；

25、当k＞kth时，所述硬度分级感知模块判定机械阻抗的状态为高阻抗，对积尘硬度分级判定的过程进行结果调整。

26、可选地，所述硬度分级感知模块对动态硬度综合值dh进行获取，将动态硬度综合值dh与预设动态硬度综合值阈值dhth进行比对，根据比对结果对动态硬度综合值的状态进行判断，并根据判断结果对结果调整的过程进行结果更新，其中：

27、当dh≤dhth时，所述硬度分级感知模块判定动态硬度综合值的状态为稳定，不对结果调整的过程进行结果更新；

28、当dh＞dhth时，所述硬度分级感知模块判定动态硬度综合值的状态为跃变，对结果调整的过程进行结果更新。

29、可选地，所述污渍类型识别模块根据分级判定结果向量对积尘污渍类型进行识别，具体为：对目标自清洁数据中的风管内壁图像进行多光谱反射率特征提取，得到多光谱反射率特征向量，对目标自清洁数据中的机械阻抗进行电化学阻抗谱特征提取，得到电化学阻抗特征向量，将分级判定结果向量、多光谱反射率特征向量和电化学阻抗特征向量进行拼接，得到污渍识别输入向量，将污渍识别输入向量输入至预训练的污渍类型识别模型，所述污渍类型识别模型输出积尘污渍类型，所述积尘污渍类型包括普通灰尘、油污、霉斑、铁锈和水垢。

30、可选地，所述清洁参数输出模块根据分级判定结果向量和积尘污渍类型对清洁控制参数进行输出，具体为：根据分级判定结果向量对清洁工具类型进行选取，并对刷子转速、清洁头移动速度和清洁压力进行设定，根据积尘污渍类型对喷剂类型进行选取，并对紫外灯开关状态进行设定，将清洁工具类型、喷剂类型、刷子转速、清洁头移动速度、清洁压力和紫外灯开关状态作为清洁控制参数进行输出。

31、可选地，所述清洁参数输出模块对预测污染值w进行获取，将预测污染值w与预设预测污染值阈值wth进行比对，根据比对结果对预测污染值的状态进行判断，并根据判断结果对清洁控制参数进行预清洁调整，其中：

32、当w≤wth时，所述清洁参数输出模块判定预测污染值的状态为低污染，不对清洁控制参数进行预清洁调整；

33、当w＞wth时，所述清洁参数输出模块判定预测污染值的状态为高污染，对清洁控制参数进行预清洁调整。

34、可选地，所述清洁参数输出模块对局部粉尘浓度f进行获取，将局部粉尘浓度f与预设局部粉尘浓度阈值fth进行比对，根据比对结果对局部粉尘浓度的状态进行判断，并根据判断结果对预清洁调整的过程进行清洁更新，其中：

35、当f≤fth时，所述清洁参数输出模块判定局部粉尘浓度的状态为背景浓度，不对预清洁调整的过程进行清洁更新；

36、当f＞fth时，所述清洁参数输出模块判定局部粉尘浓度的状态为突增浓度，对预清洁调整的过程进行清洁更新；

37、所述清洁参数控制模块根据清洁控制参数进行清洁。