申请/专利权人：合肥科大智能机器人技术有限公司;科大智能科技股份有限公司;南昌科能城轨技术有限公司

申请日：2023-12-19

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117745671A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06V10/74;G06F16/51;G06F16/53;G06F16/23;G06V10/82;G06N3/096;G06N3/04;G06Q10/20;G06Q50/40;G07C1/20

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明的一种基于机器视觉的列检机器人缺陷检测方法、系统及介质，其方法包括控制中心下发建立标准库任务；控制中心下发巡检任务，列检机器人到达指定位置，通过安装在机械臂末端视觉模块获取点位图像，输入到缺陷检测识别网络进行缺陷检测；还包括根据是否识别到缺陷，更新标准库；所有下发的巡检任务、巡检图像和算法识别结果，标准库更新信息都上传至数据管理智能平台进行存储，便于后续可追溯。本发明采用多任务学习网络进行缺陷检测，该方法在提高检测效率同时，还能够确保检测精度；标准库图像动态更新，每次巡检图像与最近一次巡检正常的图像进行匹配，减少误检测；还能够避免在工艺范围内的缺陷检测结果持续上传到控制中心。

主权项：1.一种基于机器视觉的列检机器人缺陷检测方法，首先标准库建立阶段，标准库建立之前需要维保人员检测列车各零部件，确认是否存在缺陷，如存在缺陷，维保工程师进行维修保养，然后控制中心下发建立标准库任务；其特征在于，包括以下步骤，S1、控制中心下发建立标准库任务，触发列检机器人到达指定项点拍照建立标准库，标准库动态更新，保存对应点位零部件最近的巡检正常图像；S2、控制中心下发巡检任务，列检机器人到达指定位置，通过安装在机械臂末端视觉模块获取点位图像，输入到缺陷检测识别网络进行缺陷检测；S3、如果步骤S2、识别结果存在缺陷，则进行与标准库点位图像进行配准；如果匹配成功，则将新采集的点位图像更新到标准库替代原有标准库图像；如匹配不成功，则存在缺陷，上传至控制平台进行缺陷报警，维保人员进行零部件检修；若列车零部件损坏严重，要更换配件，当更换完配件后，控制平台下发指定项点建立标准库命令，列检机器人采集该项点图像并更新标准库；若步骤S2不存在缺陷，则将新采集的点位图像更新到标准库替代原有标准库图像；步骤4：所有下发的巡检任务、巡检图像和算法识别结果，标准库更新信息都上传至数据管理智能平台进行存储，便于后续可追溯。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 合肥科大智能机器人技术有限公司;科大智能科技股份有限公司;南昌科能城轨技术有限公司 基于机器视觉的列检机器人缺陷检测方法、系统及介质

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