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龙图腾网获悉浙江瀚陆海底系统工程技术有限公司申请的专利一种基于图像识别自主故障检测的深海重型作业机器人获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120088633B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510542078.4，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种基于图像识别自主故障检测的深海重型作业机器人是由翁利春;严睿哲;闫红;曾锦锋;杨平宇;徐春峰;隋滨;韦毅;韩娜设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像识别自主故障检测的深海重型作业机器人在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像识别自主故障检测的深海重型作业机器人，所述机器人包括如下模块：图像采集处理模块；设备驱动模块；计算模块；故障识别模块；其中本发明通过图像采集处理模块的神经网络模型识别机器人周围海洋环境中是否存在环境介入故障概率，并基于图像识别在不同时间驱动动作下的驱动设备本身的行程和旋转角度，进一步利用设备驱动模块和计算模块判断基于驱动设备电机电流的驱动设备本身的行程和旋转角度，综合上述各种参考数据得到机器人最终的故障类型。本发明通过引入环境介入故障和电机电流积分映射处理的行程和旋转角度可以明显提高故障识别的准确性。

本发明授权一种基于图像识别自主故障检测的深海重型作业机器人在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别自主故障检测的深海重型作业机器人，其特征在于，所述机器人包括： 图像采集处理模块； 设备驱动模块； 计算模块； 故障识别模块； 其中所述图像采集处理模块获取机器人周围海洋环境图像，并对所述机器人周围海洋环境图像进行图像处理得到机器人周围海洋环境全景图像； 所述设备驱动模块用于生成对应驱动设备的第一动作信号和第二动作信号，所述图像采集处理模块根据所述第一动作信号和第二动作信号的时间序列截取对应驱动设备的图像信息；所述图像采集处理模块将海洋全景图像处理后的特征输入到神经网络模型中训练得到环境介入故障识别模型，用于识别环境介入故障概率； 所述计算模块获取所述设备驱动模块的第一动作信号和第二动作信号的电流数据，对所述对应驱动设备电流根据电机动态转速方程和电机转矩方程进行时间积分映射处理；按照相同的时间序列对截取的对应驱动设备的图像信息进行包括行程和角度的特征分析； 所述故障识别模块根据所述环境介入故障识别模型的识别结果、电机动态转速方程和电机转矩方程的时间积分映射处理结果和利用目标检测模型检测对应驱动设备图像信息的行程和角度的特征分析结果判断当前机器人存在的故障类型； 所述图像采集处理模块分别采集所述第一动作信号和第二动作信号时间序列下所述机器人周围多张具有边缘重叠区域的海洋环境图像，采用ORB算法分别对多张边缘重叠区域的海洋环境图像进行特征提取，得到海洋环境图像的关键点，并对提取后的特征进行关键点匹配，构建对应关键点旋转不变的BRIEF描述子，计算不同海洋环境图像的关键点旋转不变的BRIEF描述子的相似度值，若相似度值大于预设的阈值，则基于所述不同海洋环境图像的相似关键点进行特征拼接融合得到所述海洋环境全景图像； 所述图像采集处理模块根据所述ORB算法识别对应海洋环境全景图像关键点并标注，并获取每个关键点的深度信息，将所述关键点像素特征和每个关键点的深度信息进行特征转换处理得到标准化全景图像特征，将所述标准化全景图像特征输入到训练好的环境介入故障识别模型中，用于识别每一个关键点的环境介入故障概率，若存在至少一个关键点的环境介入故障概率大于预设概率阈值，则输出对应关键点在全景图像中的位置坐标，并输出对应环境介入故障概率的类型； 所述设备驱动模块生成第一动作信号和第二动作信号，所述计算模块分别获取所述第一动作信号的时间序列t1和第二动作信号的时间序列t2，其中根据所述时间序列t1和时间序列t2分别获取包括对应驱动设备的电机瞬时电流It1和It2，所述计算模块按照电机转矩方程H=KH*It和电机动态转速方程按照如下公式计算对应驱动设备从时间序列t1到时间序列t2经历的第一行程l1或第一旋转角度θ1：，其中D∈[t1,t2]，其中KH为转矩常数，*为乘积计算，It为瞬时电流，D为积分域，J为转动惯量，λ为行程传动系数或角度传动系数。

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