[發(fā)明專利]人工智能云計算多途徑設(shè)備系統(tǒng)運行缺陷檢查監(jiān)控方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910827009.2
• 申請日: 2019-09-03
• 公開（公告）號: CN110544247A
• 公開（公告）日: 2019-12-06
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 伍學(xué)斌;伍學(xué)聰;楊小波;丁萱
• 申請（專利權(quán)）人: 東莞德福得精密五金制品有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/70;G06N3/04
• 代理公司: 44561 東莞合方知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司
• 代理人: 陳正興<國際申請>=<國際公布>=<進(jìn)入

1.人工智能云計算多途徑設(shè)備系統(tǒng)運行缺陷檢查監(jiān)控方法，其特征在于，包括配置有微處理單元的工業(yè)數(shù)碼相機，該工業(yè)數(shù)碼相機用來捕獲可能發(fā)生設(shè)備缺陷位置的圖像，該工業(yè)數(shù)碼相機選裝在固定平臺、軌道移動平臺或飛行平臺上，當(dāng)要求是在室外環(huán)境中覆蓋長距離的和大面積的監(jiān)控，只有X射線相機僅用于短距離圖像捕捉，并將工業(yè)數(shù)碼相機微處理單元與衛(wèi)星定位系統(tǒng)建立連接，以便于工業(yè)數(shù)碼相機捕獲圖像時識別到系統(tǒng)位置，微處理單元將捕獲可能發(fā)生設(shè)備缺陷的圖像以及捕獲到的圖像的位置信息，通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到云端計算服務(wù)器，再由云服務(wù)器中的人工智能機器學(xué)習(xí)軟件進(jìn)行分析。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述人工智能云計算多途徑設(shè)備系統(tǒng)運行缺陷檢查監(jiān)控方法，其特征在于，所述工業(yè)數(shù)碼相機包括紅外線、普通光線、X射線數(shù)碼相機。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述人工智能云計算多途徑設(shè)備系統(tǒng)運行缺陷檢查監(jiān)控方法，其特征在于，捕獲的圖像會從工業(yè)數(shù)碼相機傳遞到微處理單元，微處理單元再將這些圖像傳去有線/無線網(wǎng)絡(luò)通訊器，經(jīng)有線/無線網(wǎng)絡(luò)本地網(wǎng)絡(luò)去到本地路由器/解調(diào)器，本地路由器/解調(diào)器透過互聯(lián)網(wǎng)把圖像傳去云端計算服務(wù)器，云端伺服器把圖像傳送去人工智能計算器，并把有用的數(shù)據(jù)儲存在云端儲存器里，或出于安全考慮，這些圖像檔案也可以透過有線/無線網(wǎng)絡(luò)傳去本地計算服務(wù)器，所有的云端計算都在本地計算器里完成。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述人工智能云計算多途徑設(shè)備系統(tǒng)運行缺陷檢查監(jiān)控方法，其特征在于，人工智能機器學(xué)習(xí)具體地是預(yù)測建模，主要關(guān)注的是最小化模型的誤差，或令最準(zhǔn)確的預(yù)測成為可能，智能機器學(xué)習(xí)需經(jīng)過一個訓(xùn)練的步驟，包含大量沒有發(fā)生運行缺陷時的位置圖像，以及有發(fā)生運行缺陷時的位置圖像，檢測系統(tǒng)將使用三種不同類型的圖像，包括：

(1)紅外線，用于檢測設(shè)備部件的工作溫度的異常變化；

(2)普通光線，用于檢測設(shè)備部件的形狀，尺寸和位置的異常變化；

(3)X射線，用于檢測設(shè)備部件中的異常微裂紋；

對于三種類型的圖像中的每一種，在訓(xùn)練中，來自訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)集，抽取75％作為訓(xùn)練樣本，剩下的25％作為測試樣本用來評估結(jié)果精度，當(dāng)完成這足夠圖像的訓(xùn)練后，基于三種圖像之一種，智能機器學(xué)習(xí)能根據(jù)輸入的新的圖像，預(yù)測新的可能發(fā)生的設(shè)備缺陷，訓(xùn)練步驟可以在將來持續(xù)地進(jìn)行以收集更多的數(shù)據(jù)，這樣模型預(yù)測缺陷的準(zhǔn)確性也將不斷提高，在對人工智能機器進(jìn)行培訓(xùn)后，當(dāng)輸入正在被監(jiān)控區(qū)域的新圖像時，能夠分析圖像并告知正在受到監(jiān)控的該區(qū)域是否實際上發(fā)生了設(shè)備缺陷，當(dāng)發(fā)生設(shè)備缺陷和事故時，系統(tǒng)會自動通過互聯(lián)網(wǎng)向各方發(fā)出警報信息。