燃料输送皮带的工作环境的巡检方法、系统及轨道机器人与流程

1.本发明涉及电厂巡检技术领域，特别涉及一种燃料输送皮带的工作环境的巡检方法、系统及轨道机器人。


背景技术：

2.燃料输送皮带是指一种通过封闭式循环的带条将煤炭输送至发电设备的连接设备，燃料输送皮带属于发电厂燃料系统设备中重要的组成部分，且是不可取代的设备之一。一旦输煤皮带发生故障，将直接导致煤炭资源无法输送到指定位置，从而影响电能的产生。因此，对输煤皮带日常的巡检和保护是电厂燃料系统重要的维护工作。
3.由于受到现场粉尘大、湿度高(清扫设备基本采用水冲洗)、范围广等因素的制约，极大的限制了自动巡检设备的使用(电气设备受粉尘和水影响，导致寿命大量减少及故障率大量增加)，所以现有的皮带巡视、巡检等基本上全部依靠人工方式实现。
4.然而，在输煤皮带运行过程中，受限于燃料系统范围大、人员少、环境恶劣等因素，往往巡检人员到位率低，巡检质量差。且由于高速马达长期运转，皮带周围的人员安全隐患长期存在。另外，在维护运行人员的日常工作中，封闭的输煤皮带区间工作环境恶劣，但是时常有维护运行人员未按工作要求佩戴安全帽、皮带上有遗留异物或皮带运行时有人或异物进入皮带的运行区域等违反安全生产规则的事件发生，从而在燃料输送皮带巡检过程中存在诸多安全隐患。


技术实现要素：

5.本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中基于人工方式对燃料输送皮带巡检，存在到位率低，巡检质量差，同时存在诸多安全隐患的缺陷，提供一种燃料输送皮带的工作环境的巡检方法、系统及轨道机器人。
6.本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题：
7.本发明提供一种用于巡检燃料输送皮带的工作环境的轨道机器人，所述轨道机器人包括处理器和至少一个摄像头；
8.所述摄像头与所述处理器电连接；
9.所述摄像头用于采集燃料输送皮带的工作环境对应的监控视频信息并发送至所述处理器；
10.所述处理器用于获取所述监控视频信息中的当前帧图像的当前图像信息，并根据所述当前图像信息判断是否有异物进入预设危险工作区域，若是，则生成第一报警信息。
11.较佳地，所述处理器还用于根据所述当前图像信息判断所述当前帧图像中是否有操作人员，若有，则判断所述操作人员是否佩戴安全帽，若否，则生成第二报警信息。
12.较佳地，所述处理器用于根据所述监控视频信息获取历史设定时间段内每个历史帧图像的历史图像信息，并根据多个所述历史图像信息对所述工作环境中不同位置的物体进行标定以获取所述预设危险工作区域。
13.较佳地，所述处理器用于计算同一场景下多个所述历史帧图像的所述历史图像信息以得到参照图像信息；
14.所述处理器还用于计算得到所述场景下的所述当前帧图像的当前图像信息与所述参照图像信息的第一差值，并判断所述第一差值是否大于第一设定阈值，若是，则确定所述场景中有异物进入所述预设危险工作区域，并生成所述第一报警信息。
15.较佳地，所述处理器用于计算得到同一场景下所述当前帧图像的当前图像信息与上一历史帧图像的所述历史图像信息的第二差值，并判断所述第二差值是否大于第二设定阈值，若是，则确定所述场景中有异物进入预设危险工作区域，并生成所述第一报警信息。
16.较佳地，所述处理器用于采用递归神经网络算法对所述当前图像信息进行处理并获取处理结果，当所述处理结果表征识别出人体时，则确定所述当前帧图像中有操作人员；
17.所述处理器还用于判断所述当前图像信息中是否包括设定颜色信息，若不包括，则确定所述当前帧图像中的操作人员未佩戴安全帽，并生成所述第二报警信息；
18.若包括，则获取所述设定颜色信息对应的位置信息，并判断所述位置信息是否表征佩戴在操作人员的头部，若是，则确定所述当前帧图像中的操作人员已经佩戴安全帽；否则，确定所述当前帧图像中的操作人员未佩戴安全帽，并生成所述第二报警信息。
19.较佳地，当所述燃料输送皮带上设置有红外热成像设备，且所述红外热成像设备与所述处理器电连接时，所述处理器用于采集所述红外热成像设备中所述燃料输送皮带对应的热成像视频信息，并获取所述热成像视频信息中的热成像帧图像的热成像帧图像信息；
20.所述处理器还用于提取出所述热成像帧图像信息中的目标颜色信息，并判断所述目标颜色信息是否大于第三设定阈值，若大于，则确定所述燃料输送皮带中发生过温，并生成第三报警信息。
21.较佳地，所述轨道机器人还包括铝制外壳结构，所述处理器设置在所述铝制外壳结构内。
22.较佳地，所述轨道机器人还包括无线充电设备；
23.所述无线充电设备用于给所述轨道机器人进行无线供电。
24.本发明还提供一种巡检系统，所述巡检系统包括上述的用于巡检燃料输送皮带的工作环境的轨道机器人；
25.所述巡检系统还包括合金铝轨道；
26.所述处理器用于控制所述轨道机器人沿着所述合金铝轨道运行。
27.本发明还提供一种电厂中燃料输送皮带的工作环境的巡检方法，所述巡检方法采用上述的用于巡检燃料输送皮带的工作环境的轨道机器人实现，所述巡检方法包括：
28.采集燃料输送皮带的工作环境对应的监控视频信息；
29.获取所述监控视频信息中的当前帧图像的当前图像信息；
30.根据所述当前图像信息判断是否有异物进入预设危险工作区域，若是，则生成第一报警信息。
31.较佳地，所述获取所述监控视频信息中的当前帧图像的当前图像信息的步骤之后还包括：
32.根据所述当前图像信息判断所述当前帧图像中是否有操作人员，若有，则判断所
述操作人员是否佩戴安全帽，若否，则生成第二报警信息。
33.本发明的积极进步效果在于：
34.本发明中，通过轨道机器人自动对燃料输送皮带的工作环境进行实时巡检，能够根据摄像头中采集的监控视频能够及时分析出当前工作环境中有异物(如人或其他杂物)进入危险工作区域并发出报警信息，及时提醒现场工作人员；还可以及时分析出当前工作环境中人员是否佩戴安全帽，并对没有佩戴的情况发出报警信息以提醒现场人员及时佩戴，即能够及时有效地分析出现场发生的异常情况并提供报警信息，以避免造成人身伤害以及其他不必要的事故发生；另外，还可以对燃料输送皮带中设备的工作温度进行监控，在发生过温时发生报警信号，以便于提早对设备进行故障排查，提高了燃料输送皮带的运行安全性和可靠性。
附图说明
35.图1为本发明实施例1的用于巡检燃料输送皮带的工作环境的轨道机器人的结构示意图。
36.图2为本发明实施例3的电厂中燃料输送皮带的工作环境的巡检方法的流程示意图。
具体实施方式
37.下面通过实施例的方式进一步说明本发明，但并不因此将本发明限制在所述的实施例范围之中。
38.实施例1
39.如图1所示，本实施例的用于巡检燃料输送皮带的工作环境的轨道机器人包括处理器1、铝制外壳结构2、无线充电设备3和至少一个摄像头4。
40.摄像头4与处理器1电连接，处理器1设置在铝制外壳结构2内，摄像头4设置在铝制外壳结构上。无线充电设备3用于给轨道机器人进行无线供电。
41.其中，每个摄像头均为360度全方位拍摄，轨道机器人沿着设定轨道路径行驶，在行驶路径周围的360度都属于摄像头的监控范围(大角度覆盖监控范围)，即实现对监控区域进行立体监控，有效地避免了通过人为巡检时因巡检人员出现疲劳、懈怠等造成的监控不全面且不及时的情况发生，保证了巡检的可靠性。
42.另外，轨道机器人一天24小时不间断地立体监控，确保能够连续地监控到现场工作环境中任何时刻的信息，进一步地保证了巡检效率和巡检质量，有效地保障了对输送皮带的工作环境监控质量。
43.预先在燃料输送皮带的工作环境中设置多个预置点，预置点是指事先设置好的监控目标区域或位置进行重点巡视，摄像头在达到这些预置点时进行重点巡检。另外，还可以根据现场实际情况提前设置轨道机器人自动停止并监控分析的位置，即可以根据实际需求预先规划监控方式与监控路径以实现更优的现场巡检效果。
44.摄像头4用于采集燃料输送皮带的工作环境对应的监控视频信息并发送至处理器1；
45.处理器1用于获取监控视频信息中的当前帧图像的当前图像信息，并根据当前图
像信息判断是否有异物进入预设危险工作区域，若是，则生成第一报警信息。
46.其中，异物包括人体躯干、工作人员在现场作业的工具或其他杂物等，若没有及时发现异物，在燃料输送皮带驱动后，很有可能造成燃料输送皮运行发生故障、异物发生损坏，甚至造成人身安全的事故。
47.第一报警信息包括但不限于声音报警、图像报警、文字报警。
48.另外，在发出第一报警信号的同时，同步截取并保存当前帧图像和视频流，以便于证据留存或其他后续流程使用。
49.其中，处理器1用于根据监控视频信息获取历史设定时间段内每个历史帧图像的历史图像信息，并根据多个历史图像信息对工作环境中不同位置的物体进行标定以获取预设危险工作区域，即事先完成对燃料输送皮带的工作环境中安全生产区域和危险工作区域的划分。
50.具体地，处理器可以通过如下两种方式识别出当前帧图像中是否发生有异物进入的情况：
51.(1)背景差分法：处理器1用于计算同一场景下多个历史帧图像的历史图像信息以得到参照图像信息；处理器1还用于计算得到该场景下当前帧图像的当前图像信息与参照图像信息的第一差值，并判断第一差值是否大于第一设定阈值，若是，则确定场景中有异物进入预设危险工作区域，并生成第一报警信息。
52.其中，通过计算同一场景在某一时间段内多个历史帧图像的历史图像信息的平均值，以得到该场景对应的背景模型，该背景模型用于判断该场景是否发生变化的参照图像信息；通过将当前帧图像的当前图像信息与参照图像信息进行实时比对以及时识别出该场景是否有异物进入预设危险工作区域。
53.(2)帧间差分法：处理器1用于计算得到同一场景下当前帧图像的当前图像信息与上一历史帧图像的历史图像信息的第二差值，并判断第二差值是否大于第二设定阈值，若是，则确定该场景中有异物进入预设危险工作区域，并生成第一报警信息。即通过对相邻帧图像的图像信息的比对以识别出出该场景是否有异物进入预设危险工作区域。
54.另外，在实际巡检场景中，可以将背景差分法和帧间差分法相结合，以提高现场异常情况识别的准确度。
55.处理器1还用于根据当前图像信息判断当前帧图像中是否有操作人员，若有，则判断操作人员是否佩戴安全帽，若否，则生成第二报警信息；
56.其中，第二报警信息包括但不限于声音报警、图像报警、文字报警。
57.另外，在发出第二报警信号的同时，同步截取并保存当前帧图像和视频流，以便于证据留存或其他后续流程使用。
58.具体地，处理器1用于采用递归神经网络算法对当前图像信息进行处理并获取处理结果，当处理结果表征识别出人体时，则确定当前帧图像中有操作人员；另外，还可以采用其他能够识别出图像中人体的算法，此处就不再赘述。
59.处理器1还用于判断当前图像信息中是否包括设定颜色信息，若不包括，则确定当前帧图像中的操作人员未佩戴安全帽，并生成第二报警信息；若包括，则获取设定颜色信息对应的位置信息，并判断位置信息是否表征佩戴在操作人员的头部，若是，则确定当前帧图像中的操作人员已经佩戴安全帽；否则，确定当前帧图像中的操作人员未佩戴安全帽，并生
成第二报警信息。
60.其中，对于实际未佩戴安全帽而判断结果是有佩戴的情况，对该图像进行错误修正以避免发生误报的情况，以提高对现场异常情况识别的准确度。
61.另外，定期调整现场的光源以保证监控画面的清晰度，进一步保障监控的效率与质量。
62.另外，当燃料输送皮带上设置有红外热成像设备，且红外热成像设备与处理器1电连接时，处理器1用于采集红外热成像设备中燃料输送皮带对应的热成像视频信息，并获取热成像视频信息中的热成像帧图像的热成像帧图像信息；
63.处理器1还用于提取出热成像帧图像信息中的目标颜色信息，并判断目标颜色信息是否大于第三设定阈值，若大于，则确定燃料输送皮带中发生过温，并生成第三报警信息。
64.具体地，可以在燃料输送皮带的两端位置分别设置有红外热成像设备，利用红外热成像技术原理，即通过接收物体发射的红外线，将被测目标物体表面的红外辐射转变成视频信号(红外监控头接收被探测目标自身辐射的红外热能，即中、长波红外能量，并将其转换成反映目标特征的实时物体表面的热成像图像)，结合图像监控、测温预警等功能实现监测，对燃料输送皮带中的马达、齿轮箱、滚筒等主要设备保持温度监控并设计高温保护限位，当热成像图像表征某一设备的温度高于设定高温保护限位，则自动发出报警信号以预判燃料输送皮带中的该设备存在故障，以保障燃料输送皮带运行的可靠性和安全性。
65.另外，燃料输送皮带的工作环境中还可以设置烟雾探测器、温湿度探测器等，其分别与处理器通信连接，以获取现场的烟雾情况、温湿度情况，并根据烟雾情况识别出现场是否发生火灾，根据温湿度情况确定现场是否过于潮湿或温度过高等，以便于及时采取进一步应对措施。
66.本实施例的轨道机器人还具有定位精度高的优点(误差小于5cm)，实现对工作环境的准确定位监控，进一步地保障了对燃料输送皮带的工作环境监控的可靠性。
67.本实施例的轨道机器人采用特制拖链电缆，内含轨道机器人的电源输入和信号输出。由于电厂的现场环境中粉尘极大，有大量的冲洗水，采用传统的滑触线可能会造成危险情况的发生。因此，根据实际情况开发了特制的柔性拖链电缆，既满足了现场的防尘需求，又实现了现场各种温度情况下的轨道机器人平滑移动。
68.铝制外壳结构2具有防水和防尘功能，在输送皮带日常维护的冲洗和喷淋状态下，轨道机器人可以在保持正常散热的工况下，有效地防护并保持轨道机器人的正常稳定运行。
69.无线充电设备3不但有效地解决了充电可能带来的安全隐患，还对轨道机器人的电池进行实时电量监控，确保轨道机器人的安全使用。
70.具体地，无线充电技术已经具备充电、产品使用时间长，安全系数高等特点并可以广泛运用于各个生产领域的实际使用场景。无线充电设备省去了电缆线的使用，实现了机器人无线缆的束缚，无电火花的产生，可以安全自如的运行，在特殊现场环境下提供更高安全性。另外，本实施例可以根据实际需求采用具有防爆无线充电功能的无线充电设备，进一步地保障了巡检环境的安全性。
71.本实施例的轨道机器人能够在各种温度以及恶劣环境下持续自动巡航，从而确保
了燃料输送皮带的工作环境被实时监控，及时有效地分析出现场发生的异常情况并发出报警信息，以保证对输送皮带的巡检效率和巡检质量，极大程度上降低了燃料输送皮带因外在因素发生故障的可能性(即保护了燃料输送皮带)，提高了燃料输送皮带运行的可靠性，保障了电厂能够持续产生电能。
72.本实施例中，通过轨道机器人自动对燃料输送皮带的工作环境进行实时巡检，能够根据摄像头中采集的监控视频能够及时分析出当前工作环境中有异物进入危险工作区域并发出报警信息，及时提醒现场工作人员；还可以及时分析出当前工作环境中人员是否佩戴安全帽，并对没有佩戴的情况发出报警信息以提醒现场人员及时佩戴，以避免造成人身伤害以及其他不必要的事故发生；另外，还可以对燃料输送皮带中设备的工作温度进行监控，在发生过温时发生报警信号，以便于提早对设备进行故障排查，提高了燃料输送皮带的运行安全性和可靠性。
73.实施例2
74.本实施例的巡检系统包括实施例1的用于巡检燃料输送皮带的工作环境的轨道机器人和合金铝轨道；
75.处理器1用于控制轨道机器人沿着合金铝轨道运行。
76.其中，可以根据实际情况设计小于设定坡度的爬坡(如最大可以爬坡倾斜角20度的燃料输送皮带)。
77.另外，采用的合金铝轨道具有轻便、牢固等优点，便于现场吊装。
78.本实施例中，通过巡检系统中采用的轨道机器人自动对燃料输送皮带的工作环境进行实时巡检，能够识别出当前工作环境中有异物(如人或其他杂物)进入危险工作区域，以及识别出当前工作环境中人员未佩戴安全帽的情况，并分别发出报警信息以提供现场人员，保障了人身安全的同时，提高了燃料输送皮带的运行安全性和可靠性。
79.实施例3
80.本实施例的电厂中燃料输送皮带的工作环境的巡检方法采用实施例1中的用于巡检燃料输送皮带的工作环境的轨道机器人实现。
81.如图2所示，本实施例的电厂中燃料输送皮带的工作环境的巡检方法包括：
82.s101、采集燃料输送皮带的工作环境对应的监控视频信息；
83.s102、获取监控视频信息中的当前帧图像的当前图像信息；
84.s103、根据当前图像信息判断是否有异物进入预设危险工作区域，若是，则生成第一报警信息。
85.其中，异物包括人体躯干、工作人员在现场作业的工具或其他杂物等，若没有及时发现异物，在燃料输送皮带驱动后，很有可能造成燃料输送皮运行发生故障、异物发生损坏，甚至造成人身安全的事故。
86.第一报警信息包括但不限于声音报警、图像报警、文字报警。
87.另外，在发出第一报警信号的同时，同步截取并保存当前帧图像和视频流，以便于证据留存或其他后续流程使用。
88.其中，根据监控视频信息获取历史设定时间段内每个历史帧图像的历史图像信息，并根据多个历史图像信息对工作环境中不同位置的物体进行标定以获取预设危险工作区域，即事先完成对燃料输送皮带的工作环境中安全生产区域和危险工作区域的划分。
89.具体地，可以通过如下两种方式识别出当前帧图像中是否发生有异物进入的情况：
90.(1)背景差分法：计算同一场景下多个历史帧图像的历史图像信息以得到参照图像信息；计算得到该场景下当前帧图像的当前图像信息与参照图像信息的第一差值，并判断第一差值是否大于第一设定阈值，若是，则确定场景中有异物进入预设危险工作区域，并生成第一报警信息。
91.其中，通过计算同一场景在某一时间段内多个历史帧图像的历史图像信息的平均值，以得到该场景对应的背景模型，该背景模型用于判断该场景是否发生变化的参照图像信息；通过将当前帧图像的当前图像信息与参照图像信息进行实时比对以及时识别出该场景是否有异物进入预设危险工作区域。
92.(2)帧间差分法：计算得到同一场景下当前帧图像的当前图像信息与上一历史帧图像的历史图像信息的第二差值，并判断第二差值是否大于第二设定阈值，若是，则确定该场景中有异物进入预设危险工作区域，并生成第一报警信息。即通过对相邻帧图像的图像信息的比对以识别出出该场景是否有异物进入预设危险工作区域。
93.另外，在实际巡检场景中，可以将背景差分法和帧间差分法相结合，以提高现场异常情况识别的准确度。
94.s104、根据当前图像信息判断当前帧图像中是否有操作人员，若有，则判断操作人员是否佩戴安全帽，若否，则生成第二报警信息。
95.其中，第二报警信息包括但不限于声音报警、图像报警、文字报警。
96.另外，在发出第二报警信号的同时，同步截取并保存当前帧图像和视频流，以便于证据留存或其他后续流程使用。
97.具体地，采用递归神经网络算法对当前图像信息进行处理并获取处理结果，当处理结果表征识别出人体时，则确定当前帧图像中有操作人员；另外，还可以采用其他能够识别出图像中人体的算法，此处就不再赘述。
98.判断当前图像信息中是否包括设定颜色信息，若不包括，则确定当前帧图像中的操作人员未佩戴安全帽，并生成第二报警信息；若包括，则获取设定颜色信息对应的位置信息，并判断位置信息是否表征佩戴在操作人员的头部，若是，则确定当前帧图像中的操作人员已经佩戴安全帽；否则，确定当前帧图像中的操作人员未佩戴安全帽，并生成第二报警信息。
99.其中，对于实际未佩戴安全帽而判断结果是有佩戴的情况，对该图像进行错误修正以避免发生误报的情况，以提高对现场异常情况识别的准确度。
100.另外，定期调整现场的光源以保证监控画面的清晰度，进一步保障监控的效率与质量。
101.另外，当燃料输送皮带上设置有红外热成像设备时，采集红外热成像设备中燃料输送皮带对应的热成像视频信息，并获取热成像视频信息中的热成像帧图像的热成像帧图像信息；
102.其中，提取出热成像帧图像信息中的目标颜色信息，并判断目标颜色信息是否大于第三设定阈值，若大于，则确定燃料输送皮带中发生过温，并生成第三报警信息。
103.具体地，可以在燃料输送皮带的两端位置分别设置有红外热成像设备，利用红外
热成像技术原理，即通过接收物体发射的红外线，将被测目标物体表面的红外辐射转变成视频信号(红外监控头接收被探测目标自身辐射的红外热能，即中、长波红外能量，并将其转换成反映目标特征的实时物体表面的热成像图像)，结合图像监控、测温预警等功能实现监测，对燃料输送皮带中的马达、齿轮箱、滚筒等主要设备保持温度监控并设计高温保护限位，当热成像图像表征某一设备的温度高于设定高温保护限位，则自动发出报警信号以预判燃料输送皮带中的该设备存在故障，以保障燃料输送皮带运行的可靠性和安全性。
104.另外，燃料输送皮带的工作环境中还可以设置烟雾探测器、温湿度探测器等，其分别与处理器通信连接，以获取现场的烟雾情况、温湿度情况，并根据烟雾情况识别出现场是否发生火灾，根据温湿度情况确定现场是否过于潮湿或温度过高等，以便于及时采取进一步应对措施。
105.本实施例的轨道机器人能够在各种温度以及恶劣环境下持续自动巡航，从而确保了燃料输送皮带的工作环境被实时监控，及时有效地分析出现场发生的异常情况并发出报警信息，以保证对输送皮带的巡检效率和巡检质量，极大程度上降低了燃料输送皮带因外在因素发生故障的可能性(即保护了燃料输送皮带)，提高了燃料输送皮带运行的可靠性，保障了电厂能够持续产生电能。
106.本实施例中，通过轨道机器人自动对燃料输送皮带的工作环境进行实时巡检，能够根据摄像头中采集的监控视频能够及时分析出当前工作环境中有异物进入危险工作区域并发出报警信息，及时提醒现场工作人员；还可以及时分析出当前工作环境中人员是否佩戴安全帽，并对没有佩戴的情况发出报警信息以提醒现场人员及时佩戴，以避免造成人身伤害以及其他不必要的事故发生；另外，还可以对燃料输送皮带中设备的工作温度进行监控，在发生过温时发生报警信号，以便于提早对设备进行故障排查，提高了燃料输送皮带的运行安全性和可靠性。
107.虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。