摘要：我们研究的目的就是要研制出一套基于机器视觉的特种设备故障检测系统。在充分分析现状与挑战后，将机器视觉基本原理与故障检测算法相结合，顺利完成系统架构设计、硬件选型与软件开发。经实验证明，本系统故障诊断精度与效率均得到显著提高，可满足工业4.0高精度与实时性要求，对智能制造给出了一种有效解决方法，同时也指明了今后优化的方向。

关键词：机器视觉；特种设备；故障诊断；系统设计；实验验证；智能化

一 绪论

在经济发展与工业进步的推动下，特种设备常常在条件复杂的环境中运行，该种设备的故障会引发恶性的后果，因此，其故障诊断用人工方法的速度慢且精度不高，应用机器视觉技术对特种设备进行故障诊断，可以弥补目前使用传统方法的弊端，但同样还会受到光源的影响，采集数据融合应用复杂，为了解决这样的问题，设计一种基于机器视觉的故障诊断系统，构建良好的工作结构和方法，可以有效地提高效率，开发故障诊断应用效果明显、通用性强的算法模型，以此验证系统的实际应用效果和质量。通过调研和探讨，进行设计、开发，验证应用，让机器视觉运用于特种设备故障诊断领域。

二 相关理论与技术基础

2.1 机器视觉技术综述

机器视觉是模拟人的视觉感知，旨在让机器“看见”并获取环境信息的一种视觉系统。其在工业中的应用主要有产品质量检测、装配以及故障诊断等，是一个由图像采集、图像处理和图像识别决策分析组成的过程，具有精确、高效、无接触的特点。传统的实现方式主要是采用手工方法进行特征提取，可适应性不强；而CNN等深度学习框架自动学习特征，可以使机器学习效果明显改善。但诸如光照问题、遮挡问题仍然存在，而多模态融合等是完善其功能性的有效措施，机器视觉在特种设备的故障诊断方面将大有作为。

2.2 故障诊断算法基础

诊断主要是通过故障诊断的方法去监测和分析设备的状态，找出潜在的故障。在基于机器视觉技术的特种设备故障诊断算法选型中，算法能够有效地实现降低维度可视化分析和特征点提取。经典的算法有PCA可以将运行的参数进行降低维度的可视化分析处理，SVM是小数据集分类的一种方法，但是在处理大数据的高维度数据和高复杂度的非线性处理时显得力不从心。深度学习网络（包括CNN和LSTM）有着很好的特征提取和对时间时域序列数据处理的能力，图像的数据特征提取很好。而集成算法（包括RandomForest、Stacking）对组合后的多个模型的精度有比较高的提升，在实现故障诊断准确度上有很好的保障。集成算法的鲁棒性强，对多种类型不异构的数据融合算法比较合适，对于所选用的数据的量纲或者特征数据有一定的要求，要求具有一定的时效性和可靠性。

三 系统设计与实现

3.1 系统总体架构设计

面向特种设备的机器视觉故障分析平台的软件系统体系结构如图5所示，它将实现以下四层功能：第一层是数据收集单元，包括图像/视频采集的工业相机，或者红外温度传感仪等；第二层是数据处理，对原始数据实施去噪、缩放等预处理；第三层是智能处理单元，应用深度学习（例如CNN）进行特征提取和故障分类，或直接预测结果，为方便起见这里集成模块化的子模型，并将模型并行化计算；第四层是与用户交互层，以友好的方式向用户提供检测结果。同时还可以将处理和计算的结果保存在云服务器上，以便于后续的趋势分析以及改进。

3.2 关键模块实现细节

工控机根据实际需要配置工业用高动态范围工业相机和光源等设备，采用红外热像仪进行拍摄以适应复杂场景中的图像获取，经USB3.0高速USB接口进行图像输出；工控机进行数据预处理，算法包括小波去噪声、双边滤波去噪声、Sobel边缘增强以及图像标准化等处理，以达到为工控机后期使用、处理提供数据服务的目标。

数据处理和分类模型是在CNN的基础上进行网络搭建，进行局部特征和全局特征的多层提取，并实现数据增强，增加网络的鲁棒性，输出故障诊断概率。人机界面在进行实时图和故障诊断输出的图表实时显示及查看故障历史信息的同时可以导出报告以满足人性化及工程实用性的需求。

四 实验验证与结果分析

4.1 实验设计与实施过程

为了检验所提出的机器视觉下特种设备故障诊断系统有效性，本文以工业中常见压力容器和管道作为实验对象，模拟在故障时可能出现的裂纹、腐蚀、表面刮痕等，并建设包含高分辨率相机、光源等硬件设备及以Python、TensorFlow、OpenCV等为核心的图像处理软件来获取高清晰度及自动检测的图像；同时搭建自有训练数据集及包含正常和故障状态下大量带有标签数据，以及包含光照变化、背景杂乱无章的数据，提高数据集的鲁棒性。

本文的实验流程主要包括信息获取、处理、训练和系统评估。在经过噪声消除及增强处理提高图片质量的基础上，用卷积神经网络（CNN）训练模型并优化训练模型参数，完成模型的训练和测试，并应用优化的模型解决实际问题，在实际场景下验证模型的精确度、召回率、F1值以及运行效率等方面的问题，总体评估模型的效果和优势，进而了解模型存在的不足，为后续模型进行相应的优化。

4.2 数据分析与性能评价

在通过实验检测系统出现的故障分别有裂纹、腐蚀、划痕三种情况。在检测正确率方面，分别达到95%、90%、98%，适应性良好；在混淆矩阵方面，轻微腐蚀的情况在被检测时容易误判为污渍，需提高各类别之间的识别度；在系统处理速度方面，能够做到10fps的处理速度，效率较高，能够在工业应用中有较快应用处理速度，然而，对于更加复杂的图像检测任务，仍需进行进一步的优化，以便在速度和检测准确性方面实现更高的效能；本文针对以上研究内容进行了分析和讨论，并提出了相关优化措施。相较于传统的检测手段，我们的检测方法在准确性和速度上都展现出了明显的优越性，特别是在大规模生产图像检测方面具有很高的实际应用价值。我们相信，随着技术的进一步发展和实践，这将有助于解决系统的瓶颈问题，并为行业技术带来革命性的变革。

五 结论

文中开展了基于机器视觉的特种设备故障诊断系统的应用研究工作，提出了一种异常检测和故障定位的方法，构建了软硬件融合框架下的系统模型，完成了关键模块功能优化升级工作，实验结果验证了系统在实际工业环境中具备较好的检测能力，且误报率较低。在未来，我们会持续进行系统优化，这包括增强系统的容错能力、扩大系统的应用范围、利用多种感知信息来增强系统的能力、提高计算效率、增强系统之间的交互效果以及加强大数据的挖掘，从而实现系统应用的目标提升。

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