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申请/专利权人：福建南亿智能科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于机器视觉的工业机器人检测方法及系统，涉及工业检测的技术领域，通过视觉监测仪器捕捉机械臂的实时视频，以及时发现位置偏移Pd，并将其与预设的位移阈值进行比较，若偏移超过阈值，即发出追溯命令，范围追溯模块在接收到命令后，利用历史检测数据集评估各个关节的事件概率，能够进一步准确追溯到最有可能出现故障的关节，这种方法能够及早发现潜在的故障点，并减少故障的蔓延。关节分析模块实时监测各关节的劳损数据信息及状态信息，并根据故障追溯范围提取相关数据。结合故障预测模型计算风险指数Fzs，能够综合评估各关节的健康状态，并形成详细的故障报告，帮助维护人员快速定位问题所在。
主权项：1.一种基于机器视觉的工业机器人检测系统，其特征在于：包括检测模块、初判模块、范围追溯模块、关节分析模块及判断模块；所述检测模块用于在工业机器人处于工作状态下，利用视觉监测仪器对工业机器人的各个机械臂位置状态进行视频捕捉，将捕捉后的视频中提取连续的图像帧，并进行预处理作业；所述初判模块用于在预处理后的图像帧中获取各个机械臂位置状态数据，以确定相应时间点处各机械臂的位置坐标，并依据相应时间段处各机械臂的位置坐标，以分析出偏移位移Pd，若偏移位移Pd超过位移阈值，则向外发出追溯命令；所述范围追溯模块用于在接收到追溯命令后，利用历史检测数据集，获取工业机器人内各个关节出现故障的历史概率及点过程概率，基于历史概率及相应关节的点过程概率，计算获取相应关节的事件概率，依据相应关节的事件概率大小，判断故障追溯目标点并获取故障追溯范围；所述关节分析模块用于实时对工业机器人内各关节的相关劳损数据信息及相关呈现状态数据信息进行监测，并依据获取的故障追溯范围，对故障追溯范围内相应关节的相关劳损数据信息及相关呈现状态数据信息进行提取，依据故障追溯范围内相应关节的相关劳损数据信息及相关呈现状态数据信息，并结合故障预测模型，构建风险指数Fzs；所述判断模块用于预先设置评估阈值W，并将风险指数Fzs与评估阈值W进行比对分析，以再次判断出工业机器人内的故障源头。
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权利要求：
百度查询： 福建南亿智能科技有限公司 一种基于机器视觉的工业机器人检测方法及系统
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