[发明专利]一种基于红外测温的工业机器人故障诊断方法及系统

权利要求书

1.一种基于红外测温的工业机器人故障诊断方法，其特征在于：包括如下步骤：

S01、准备工作；将图像采集模块和红外测温模块相邻设置并对准机器人，并调整图像采集模块和红外测温模块的位置使其拍摄的视野均包含整个机器人的运行范围；

S02、实际温度模型构建；先对机器人的各轴电机构建电机模型，再使用图像采集模块和红外测温模块同时对运行中的机器人进行实时拍摄，获得可见光图像和红外图像；根据机器人各轴电机的电机模型在可见光图像中确定各轴电机的位置，再将红外图像和可见光图像进行对应配对，根据可见光图像中确定的各轴电机的位置确定红外图像中各轴电机的位置，从而得到各轴电机的实际温度数据，以此建立机器人各轴电机的实际温度模型；还包括构建模拟温度模型，通过机器人的控制系统，获取机器人各轴电机的实时电流数据和实时转速数据，结合各轴电机的硬件参数和工作环境温度，构建机器人各轴电机的模拟温度模型；在步骤S03中，还包括将实际温度模型的数据和模拟温度模型的数据进行对比，当对比数据值不匹配且超出设定的可容错的范围，则同样判断机器人出现故障，并发出警报；

S03、对步骤S02建立的机器人各轴电机的实际温度模型进行实时监测，当检测到的温度超过设定的最高温度阀值时，则判断机器人出现故障，并发出警报。

2.根据权利要求1所述的一种基于红外测温的工业机器人故障诊断方法，其特征在于：所述步骤S02中建立的机器人各轴电机的实际温度模型是将实时检测到的机器人各轴电机的温度值按照时间轴的方式进行记录；步骤S03在对机器人各轴电机的实际温度模型进行监测时，还对机器人各轴电机的升温情况或降温情况进行监测，当升温速率或降温速率出现异常时，同样判断机器人出现故障，并发出警报。

3.根据权利要求1所述的一种基于红外测温的工业机器人故障诊断方法，其特征在于：所述步骤S01中的准备工作还包括对摄像头的视觉配对：对图像采集模块拍摄到的可见光图像和红外测温模块拍摄到的红外图像进行配对校正。

4.根据权利要求3所述的一种基于红外测温的工业机器人故障诊断方法，其特征在于：所述步骤S01中对摄像头的视觉配对采用三对配准点配准的方式获取图像采集模块和红外测温模块的映射关系；具体为：在图像采集模块和红外测温模块共同拍摄到的视野中选择三个分布较远的特征点，分别在图像采集模块拍摄的可见光图像和红外测温模块拍摄的红外图像中识别三个特征点所在的位置，从而确定三对配准点，再根据三对配准点对图像采集模块和红外测温模块进行配对校正。

5.根据权利要求1所述的一种基于红外测温的工业机器人故障诊断方法，其特征在于：所述步骤S01的准备工作中，还包括配置黑体区域，将黑体箱放置于红外测温模块的拍摄视野内，并确保机器人运动过程中不会遮挡到黑体箱。

6.根据权利要求1所述的一种基于红外测温的工业机器人故障诊断方法，其特征在于：所述步骤S02中构建模拟温度模型时，通过机器人的控制系统获取的机器人各轴电机的实时电流数据和各轴电机的硬件参数用于建立各轴电机的升温模型，通过机器人的控制系统获取的机器人各轴电机的实时转速数据和工作环境温度用于建立各轴电机的降温模型，通过将各轴电机的升温模型和降温模型进行叠加可以得出各轴电机的模拟温度模型。

7.一种基于红外测温的工业机器人故障诊断系统，其特征在于：包括成像装置、处理控制器、显示装置，所述成像装置包括相邻设置的图像采集模块和红外测温模块，图像采集模块和红外测温模块连接至处理控制器，处理控制器连接至显示装置；还包括速度检测模块和电流检测模块，速度检测模块连接于机器人控制系统获取各轴电机的转速数据并输出连接至处理控制器，电流检测模块连接于机器人控制系统获取各轴电机的电流数据并输出连接至处理控制器；处理控制器内设置有模拟温度模型创建模块。

8.根据权利要求7所述的一种基于红外测温的工业机器人故障诊断系统，其特征在于：还包括黑体箱，所述黑体箱设置于成像装置拍摄的视野范围内。