[發(fā)明專利]一種機器人維護檢測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110322348.2
• 申請日: 2021-03-25
• 公開（公告）號: CN113066062A
• 公開（公告）日: 2021-07-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 錢鑫
• 申請（專利權(quán)）人: 北京曲線智能裝備有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/13;G06T7/187;G06T7/194;G06T7/62;G06T5/00;G06T5/30
• 代理公司: 成都頂峰專利事務(wù)所(普通合伙) 51224
• 代理人: 楊俊華

本發(fā)明屬于機器人檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種機器人維護檢測方法，通過采集當(dāng)前機器人的紅外圖像和標準溫度對照帶，便可提取紅外圖像中各像素的溫度值，當(dāng)檢測到機器人的運行穩(wěn)定超過溫度閾值時，輸出超溫信號并進行降溫處理；通過采集機器人的彩色圖像并轉(zhuǎn)化為灰度圖像，根據(jù)當(dāng)前機器人的灰度圖像，得到裂紋區(qū)域的連通域參數(shù)，通過判斷連通域參數(shù)是否在連通域閾值范圍內(nèi)，分析機器人是否存在損傷或者裂紋。本發(fā)明可有效避免機器人長期運行過程中存在的溫度變化導(dǎo)致機器人本體熱脹冷縮而變形或者關(guān)節(jié)磨損產(chǎn)生裂紋等問題，同時保證機器人工作精度，提高維護效率，節(jié)約維護費用。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于機器人檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種機器人維護檢測方法。

背景技術(shù)

近年來，制造業(yè)正朝著自動化、智能化方向高速發(fā)展，隨著現(xiàn)代信息技術(shù)不斷提高，機器人技術(shù)也得到了長足的發(fā)展，是未來實現(xiàn)智能制造的主要載體。機器人是一種對關(guān)節(jié)柔性運動平臺，具有靈活性好、重復(fù)定位精度高等優(yōu)點，能夠完成如焊接、搬運、裝配和噴涂等重復(fù)性高的工作。但是，在長期運行過程中，機器人還存在溫度變化導(dǎo)致機器人本體熱脹冷縮而變形或者關(guān)節(jié)磨損產(chǎn)生裂紋等問題，使得機器人的工作精度降低。

現(xiàn)有技術(shù)通常采用在機器人身上安裝各類傳感器以檢測機器人工作狀態(tài)，然而此類方案基于各類硬件設(shè)備，不僅不便于安裝走線，還在一定程度上增加了維護檢測成本。因此，機器人的故障診斷需要一種簡單、直觀、實用且易于實現(xiàn)的維護檢測方法，能夠迅速定位工業(yè)機器人的故障位置，以保障機器人運行的安全性，保證工作精度，提高維護效率，節(jié)約維護費用。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明旨在于至少在一定程度上解決上述技術(shù)問題之一。

為此，本發(fā)明目的在于提供一種機器人維護檢測方法，通過攝像設(shè)備采集機器人圖片便能實現(xiàn)機器人的檢測，一方面，通過采集機器人的紅外圖像可實時檢測機器人的運行溫度，另一方面，通過采集機器人的彩色圖像并分析機器人是否存在損傷和裂紋。本發(fā)明可有效避免機器人長期運行過程中存在的溫度變化導(dǎo)致機器人本體熱脹冷縮而變形或者關(guān)節(jié)磨損產(chǎn)生裂紋等問題，同時保證機器人工作精度，提高維護效率，節(jié)約維護費用

本發(fā)明所采用的技術(shù)方案為：

一種機器人維護檢測方法，包括以下步驟：

S1：獲取當(dāng)前機器人的紅外圖像和標準溫度對照帶，提取紅外圖像中各像素的溫度值；

S2：判斷各像素的溫度值是否達到對應(yīng)的溫度閾值；若是，則輸出超溫信號并進行降溫處理；若否，則進入步驟S3；

S3：獲取當(dāng)前機器人的彩色圖像，并根據(jù)當(dāng)前機器人的彩色圖像得到當(dāng)前機器人的灰度圖像；

S4：根據(jù)當(dāng)前機器人的灰度圖像，得到裂紋區(qū)域的連通域參數(shù)；

S5：判斷裂紋區(qū)域的連通域參數(shù)是否達到連通域參數(shù)閾值，若是，則發(fā)出報警信號，若否，則返回步驟S1。

進一步地，所述步驟S1的具體步驟為：

S1-1：獲取當(dāng)前機器人的紅外圖像和標準溫度對照帶；

S1-2：根據(jù)當(dāng)前機器人的紅外圖像和標準溫度對照帶，得到紅外圖像和標準溫度對照帶的灰度圖；

S1-3：根據(jù)紅外圖像和標準溫度對照帶的灰度圖，對紅外圖像中各像素進行插值處理，提取紅外圖像各像素的溫度值。

進一步地，所述步驟S1-2的具體步驟為：

S1-2-1：根據(jù)當(dāng)前機器人的紅外圖像和標準溫度對照帶，獲取紅外圖像和標準溫度對照帶中各像素的R分量、G分量和B分量；

S1-2-2：將紅外圖像和標準溫度對照帶中各像素的R分量、G分量和B分量的最大值作為像素的灰度值輸出，得到紅外圖像和標準溫度對照帶的灰度圖。