冰柜运行故障分析平台及方法

摘要

本发明涉及一种冰柜运行故障分析平台及方法，所述平台包括：连续增强机构，由信号输入单元、第一增强单元、第二增强单元和信号输出单元构成；大数据存储节点，用于存储冰体亮度上限阈值和冰体亮度下限阈值；时间鉴别机构，用于在连续多个时间点都为存冰时间点时，发出与积冰故障对应的故障指令；故障记录设备，与所述时间鉴别机构连接，用于采用内置存储单元存储接收到的与积冰故障对应的故障指令以及发出与积冰故障对应的故障指令的时间点。本发明的冰柜运行故障分析平台及方法设计紧凑、数据可靠。由于能够采用针对性分析机制识别出冰柜内的稳定冰体，从而为后续的故障记录和应对处理提供有效的参考数据。

说明书

技术领域

本发明涉及故障分析领域，尤其涉及一种冰柜运行故障分析平台及方法。

背景技术

研究故障机理是研究引起故障的物理，化学过程等内因，以及故障发生和发展的条件等。这是产品设计者更需要关心的问题，故障模式是指产品故障的表现形式。故障模式及影响分析(FMEA)，主要是分析产品故障状态的形式分类，表现特征及影响后果等，并且根据使用经验和试验结果了解故障发生概率和发展变化规律。这些信息是产品诊断设计和实施诊断者更为关心的问题，只有在此基础上才能确定适当的检测方法，诊断判断，从而进行有效的故障诊断。

一旦对故障进行有效分析并对故障类型进行有效定位，则接近故障的进程已经走完了一半。故障分析的应用领域较为广泛，可以应用于各种应用系统中。

当前，在冰柜内部集成了一些冰体识别系统，能够用于识别冰柜内的积累冰体，以方便后续执行故障记录和冰体铲除处理，然而，由于冰柜内部环境的复杂性，前一时刻积累的冰体可能在后一时刻已经消融，这时仍执行故障记录和冰体铲除处理显然不合时宜，因此，需要一种对稳定冰体的针对性识别机制，为后续执行故障记录和冰体铲除处理提供有效参考数据。

发明内容

为了解决现有技术中的技术问题，本发明提供了一种冰柜运行故障分析平台，能够采用基于时间的冰体识别模式，对冰柜的积冰情况进行动态分析，以准备识别稳定的冰体分布并进行相应的故障记录，为后续的自动铲冰处理提供基础数据。

为此，本发明至少需要具备以下几处关键的发明点：

(1)在识别到冰柜内部连续多个时间点内分别对应的图像中都存在可观体积分布的冰体时，判断冰柜内部存在积冰过多的故障，为后续的冰体自动清理提供参考数据；

(2)具体的基于时间的冰体识别中，将图像中亮度值在冰体亮度范围内的像素点作为冰体像素点，在所述图像中冰体像素点的总数占据所述图像像素点总数的比例超过预设比例阈值时，确定所述图像对应的时间点为存冰时间点。

根据本发明的一方面，提供了一种冰柜运行故障分析平台，所述平台包括：

视觉探测设备，包括多个视觉探头，所述多个视觉探头分别设置在冰柜的不同位置，用于在采用同一成像焦距对各自负责的视野范围执行视觉探测动作，以获得各个视野探测图像。

更具体地，在所述冰柜运行故障分析平台中，所述平台还包括：

数据拼接机构，与所述视觉探测设备连接，用于对所述各个视野探测图像执行重叠区域去重处理的拼接动作，以获得对应的当前拼接图像。

更具体地，在所述冰柜运行故障分析平台中：

所述视觉检测设备每一个时间点输出一次各个视野探测图像，所述数据拼接机构在每一个时间点之后即完成拼接动作之后相应输出一次当前拼接图像。

更具体地，在所述冰柜运行故障分析平台中，所述平台还包括：

连续增强机构，由信号输入单元、第一增强单元、第二增强单元和信号输出单元构成，所述信号输入单元分别与所述数据拼接机构和所述第一增强单元连接，用于将接收到的当前拼接图像转发给所述第一增强单元，所述第一增强单元用于对接收到的当前拼接图像执行基于频域的图像增强动作，以获得频域增强图像，所述第二增强单元与所述第一增强单元连接，用于对接收到的频域增强图像执行基于空域的图像增强动作，以获得空域增强图像，所述信号输出单元与所述第二增强单元连接，用于输出所述空域增强图像；

定向解析设备，与所述连续增强机构连接，用于将所述空域增强图像中亮度值在冰体亮度范围内的像素点作为冰体像素点，将所述空域增强图像中亮度值在冰体亮度范围之外的像素点作为其他像素点；

内容拟合设备，与所述定向解析设备连接，用于在所述空域增强图像中冰体像素点的总数占据所述空域增强图像像素点总数的比例超过预设比例阈值时，确定所述空域增强图像对应的时间点为存冰时间点；

所述内容拟合设备还用于在所述空域增强图像中冰体像素点的总数占据所述空域增强图像像素点总数的比例未超过所述预设比例阈值时，确定所述空域增强图像对应的时间点为未存冰时间点；

大数据存储节点，通过网络与所述定向解析设备连接，用于存储所述冰体亮度上限阈值和所述冰体亮度下限阈值；

时间鉴别机构，与所述内容拟合设备连接，用于在连续多个时间点都为存冰时间点时，发出与积冰故障对应的故障指令；

故障记录设备，与所述时间鉴别机构连接，用于采用内置存储单元存储接收到的与积冰故障对应的故障指令以及发出与积冰故障对应的故障指令的时间点；

其中，在所述定向解析设备中，所述冰体亮度范围由冰体亮度上限阈值和冰体亮度下限阈值进行限定，所述冰体亮度上限阈值大于所述冰体亮度下限阈值，且所述冰体亮度上限阈值和所述冰体亮度下限阈值的数值都大于127；

其中，在连续多个时间点都为存冰时间点时，发出与积冰故障对应的故障指令包括：连续多个时间点的数量大于预设数量阈值。

根据本发明的另一方面，还提供了一种冰柜运行故障分析方法，所述方法包括使用如上述的冰柜运行故障分析平台以在识别到冰柜内部积冰过多时进行相应故障的记录并为后续应急处理提供参考数据。

本发明的冰柜运行故障分析平台及方法设计紧凑、数据可靠。由于能够采用针对性分析机制识别出冰柜内的稳定冰体，从而为后续的故障记录和应对处理提供有效的参考数据。

附图说明

以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：

图1为根据本发明实施方案示出的冰柜运行故障分析平台所应用的冰柜的内部结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图对本发明的冰柜运行故障分析平台及方法的实施方案进行详细说明。

冰柜也叫冷柜，是以低温保存食物等物品的设备。有家用和商用两种区分，商用冰柜应用与餐厅、水吧、食品加工和商超等。

冰柜的基本作用是制冷，使箱内保持适当的低温。制冷系统一般由压缩机、冷凝器、毛细管或热力膨胀阀、蒸发器四个基本部件组成。制冷剂是一种能在低压下低温沸腾的液体，在沸腾时吸收热量，制冷剂在制冷系统中不断循环，压缩机提高制冷剂的气体压力，造成液化条件，通过冷凝器时凝结液化放出热量，然后通过毛细管时降低压力与温度，再通过蒸发器时沸腾汽化吸收热量，另现今发展运用制冷二极管，无复杂之机械装置，惟效能较差，运用于小型冰箱。

当前，在冰柜内部集成了一些冰体识别系统，能够用于识别冰柜内的积累冰体，以方便后续执行故障记录和冰体铲除处理，然而，由于冰柜内部环境的复杂性，前一时刻积累的冰体可能在后一时刻已经消融，这时仍执行故障记录和冰体铲除处理显然不合时宜，因此，需要一种对稳定冰体的针对性识别机制，为后续执行故障记录和冰体铲除处理提供有效参考数据。

为了克服上述不足，本发明搭建了一种冰柜运行故障分析平台及方法，能够有效解决相应的技术问题。

图1为根据本发明实施方案示出的冰柜运行故障分析平台所应用的冰柜的内部结构示意图。

根据本发明实施方案示出的冰柜运行故障分析平台包括：

视觉探测设备，包括多个视觉探头，所述多个视觉探头分别设置在冰柜的不同位置，用于在采用同一成像焦距对各自负责的视野范围执行视觉探测动作，以获得各个视野探测图像。

接着，继续对本发明的冰柜运行故障分析平台的具体结构进行进一步的说明。

所述冰柜运行故障分析平台中还可以包括：

数据拼接机构，与所述视觉探测设备连接，用于对所述各个视野探测图像执行重叠区域去重处理的拼接动作，以获得对应的当前拼接图像。

所述冰柜运行故障分析平台中：

所述视觉检测设备每一个时间点输出一次各个视野探测图像，所述数据拼接机构在每一个时间点之后即完成拼接动作之后相应输出一次当前拼接图像。

所述冰柜运行故障分析平台中还可以包括：

连续增强机构，由信号输入单元、第一增强单元、第二增强单元和信号输出单元构成，所述信号输入单元分别与所述数据拼接机构和所述第一增强单元连接，用于将接收到的当前拼接图像转发给所述第一增强单元，所述第一增强单元用于对接收到的当前拼接图像执行基于频域的图像增强动作，以获得频域增强图像，所述第二增强单元与所述第一增强单元连接，用于对接收到的频域增强图像执行基于空域的图像增强动作，以获得空域增强图像，所述信号输出单元与所述第二增强单元连接，用于输出所述空域增强图像；

定向解析设备，与所述连续增强机构连接，用于将所述空域增强图像中亮度值在冰体亮度范围内的像素点作为冰体像素点，将所述空域增强图像中亮度值在冰体亮度范围之外的像素点作为其他像素点；

内容拟合设备，与所述定向解析设备连接，用于在所述空域增强图像中冰体像素点的总数占据所述空域增强图像像素点总数的比例超过预设比例阈值时，确定所述空域增强图像对应的时间点为存冰时间点；

所述内容拟合设备还用于在所述空域增强图像中冰体像素点的总数占据所述空域增强图像像素点总数的比例未超过所述预设比例阈值时，确定所述空域增强图像对应的时间点为未存冰时间点；

大数据存储节点，通过网络与所述定向解析设备连接，用于存储所述冰体亮度上限阈值和所述冰体亮度下限阈值；

时间鉴别机构，与所述内容拟合设备连接，用于在连续多个时间点都为存冰时间点时，发出与积冰故障对应的故障指令；

故障记录设备，与所述时间鉴别机构连接，用于采用内置存储单元存储接收到的与积冰故障对应的故障指令以及发出与积冰故障对应的故障指令的时间点；

其中，在所述定向解析设备中，所述冰体亮度范围由冰体亮度上限阈值和冰体亮度下限阈值进行限定，所述冰体亮度上限阈值大于所述冰体亮度下限阈值，且所述冰体亮度上限阈值和所述冰体亮度下限阈值的数值都大于127；

其中，在连续多个时间点都为存冰时间点时，发出与积冰故障对应的故障指令包括：连续多个时间点的数量大于预设数量阈值。

所述冰柜运行故障分析平台中还可以包括：

LED显示机构，设置在冰柜的前面板内，与所述时间鉴别机构连接，用于接收并显示与积冰故障对应的故障指令。

所述冰柜运行故障分析平台中：

所述大数据存储节点还通过网络与所述内容拟合设备连接，用于存储所述预设比例阈值。

所述冰柜运行故障分析平台中：

所述大数据存储节点还通过网络与所述时间鉴别机构连接，用于存储所述预设数量阈值。

所述冰柜运行故障分析平台中还可以包括：

紧急处理机构，设置在冰柜内部，与所述故障记录设备连接，用于基于接收到的故障指令执行对冰柜内部的相应故障的应急处理；

其中，基于接收到的故障指令执行对冰柜内部的相应故障的应急处理包括：接收到的故障指令的类型不同，执行的对冰柜内部的相应故障的应急处理不同。

所述冰柜运行故障分析平台中：

所述紧急处理机构包括冰铲、定向结构和机械手臂，所述机械手臂上安装有冰铲，所述定向结构上安装有机械手臂，用于驱动所述机械手臂以控制所述冰铲的铲动方向。

同时，为了克服上述不足，本发明还搭建了一种冰柜运行故障分析方法，所述方法包括使用如上述的冰柜运行故障分析平台以在识别到冰柜内部积冰过多时进行相应故障的记录并为后续应急处理提供参考数据。

另外，所述冰柜运行故障分析平台中，所述信号输入单元、所述第一增强单元、所述第二增强单元和所述信号输出单元分别采用不同型号的GAL器件来实现。通用阵列逻辑器件GAL(Generic Array Logic www.husoon.com)器件是LATTICE公司最先发明的可电擦除、可编程、可设置加密位的PLD。具有代表性的GAL芯片有GAL16V8、GAL20，这两种GAL几乎能够仿真所有类型的PAL器件。实际应用中，GAL器件对PAL器件仿真具有100％的兼容性，所以GAL几乎可以全代替PAL器件，并可取代大部分SSI、MSI数字集成电路，因而获得广泛应用。GAL和PAL的最大差别在于GAL的输出结构可由用户定义，是一种可编程的输出结构。GAL的两种基本型号GAL16V8(20引脚)GAL20V8(24引脚)可代替树十种PAL器件，因而称为痛用可编程电路。而PAL的输出是由厂家定义好的，芯片选定后就固定了，用户无法改变。

本领域的技术人员应理解，上述描述及附图中所示的本发明的实施例只作为举例而并不限制本发明。本发明的目的已经完整并有效地实现。本发明的功能及结构原理已在实施例中展示和说明，在没有背离所述原理下，本发明的实施方式可以有任何变形或修改。