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作品名称：开发AIoT智能巡检技术
学校名称：厦门大学嘉庚学院
参赛队伍：不响丸了
队伍编号：213860
参赛学生：郭恬鑫郭幸幸陈珍豪魏奕晞
指导老师：赖怡宏
投票日期：2025年10月10日 00:00->2025年12月15日 00:00
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详细说明

一．开发背景:

设备巡检在车间设备维护中扮演重要角色，其目的在于及时发现设备故障。实际应用中，基于状态的维护(CBM)可减少不必要的维护成本，CBM与故障巡检的结合是设备维护的重要应用。现有研究虽在故障特征提取与定位方面成果丰富，但设备巡检不同于固定点故障诊断，巡检人员需在不同设备间移动，传感器需轻便简洁。因此，开发适用于移动巡检场景的便携式紧凑巡检系统具有现实意义。本研究提出一种便携式设备巡检系统，结合机器视觉与信号处理算法，实现快速故障诊断与定位，仅需单个麦克风获取设备声信息，基于频率比对提取故障特征频率，结合机器视觉叠加声学特征图，具有便携、易操作特点，适用于多种工业环境。
二．结构以及功能使用说明：

单通道声波探伤定位系统模组设计我们将其分为三个部分：

1.声音特征提取：

本研究采用特征频率比对算法提取故障特征频率，步骤如下：采集设备正常与多种故障状态下的声音数据；计算每对状态间归一化频幅差异；确定频幅最大差异对应的特征频率；以最大差异的50%为阈值R；选取幅值大于R的频率作为候选特征频率；巡检中若检测到故障特征频率，记录故障类型与时间；新异常特征频率出现时，自动更新故障特征数据库。

1.2 机器视觉定位：

巡检时，若怀疑设备存在异常：用三脚架固定摄像头于设备前方；按“之”字形路线（上下左右）巡检，记录音频与视频；使用YOLO目标检测模型定位[9]每帧中智能手机位置，记录该位置处故障特征频率强度；通过AR技术[10]将声学特征图叠加到设备实景图像，距离故障越近，特征图强度越大、色温越高，亮区即为故障位置。

1.3 AR可视化叠加：