【CN209810772U】基于卷积神经网络的电力设备图像的故障识别装置【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局

(12)实用新型专利

(10)授权公告号 (45)授权公告日 (21)申请号 201920557722.5

(22)申请日 2019.04.23

(73)专利权人 黑龙江大学

地址 150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学

府路74号黑龙江大学

(72)发明人 胡凡奎　王晓飞　

(74)专利代理机构 深圳市科吉华烽知识产权事

务所(普通合伙) 44248

代理人 谢肖雄

(51)Int.Cl.

B08B 3/02(2006.01)

B08B 1/04(2006.01)

(54)实用新型名称

基于卷积神经网络的电力设备图像的故障

识别装置

(57)摘要

本实用新型公开了基于卷积神经网络的电

力设备图像的故障识别装置，包括机器人本体，

所述机器人本体的底部外侧壁固定连接有防撞

板，所述防撞板的顶部固定连接有滑道。本实用

新型中，通过电动推杆、第一马达、第一转动杆、

毛刷、喷头和固定板的配合作用，达到了第一马

达带动毛刷转动的效果，实现了毛刷和喷头对摄

像头表面的灰尘和污渍进行清洗的功能，防止摄

像机的玻璃上粘附污渍和灰尘影响机器人本体

对电力设备的巡检；通过滑块、滑道、第二马达、

第二转动杆、齿轮和齿条的配合作用，达到了第

二马达带动齿轮转动的效果，实现了第二马达转

动带动滑块在滑道上移动的功能，便于根据需要

调节毛刷与摄像机玻璃之间的距离。权利要求书1页 说明书3页 附图2页CN 209810772 U 2019.12.20

C N 209810772

U

权　利　要　求　书1/1页CN 209810772 U

1.基于卷积神经网络的电力设备图像的故障识别装置，包括机器人本体(1)，其特征在于，所述机器人本体(1)的底部外侧壁固定连接有防撞板(2)，所述防撞板(2)的顶部固定连接有滑道(3)，所述滑道(3)通过驱动机构连接有滑块(4)，所述滑道(3)上设有与滑块(4)对应的滑槽，所述滑块(4)通过升降机构连接有固定板(6)，所述固定板(6)的两端均固定连接有第一马达(7)，所述第一马达(7)的输出端固定连接有第一转动杆(10)，所述第一转动杆(10)远离第一马达(7)的一端贯穿固定板(6)并固定连接有呈圆形设置的毛刷(8)，所述固定板(6)上设有与第一转动杆(10)对应的转动口，所述固定板(6)的两端顶部均固定连接有喷头(9)。

2.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的电力设备图像的故障识别装置，其特征在于，所述驱动机构包括固定连接在滑块(4)顶部的第二马达(12)，所述第二马达(12)的输出端固定连接有第二转动杆(13)，所述第二转动杆(13)远离第二马达(12)的一端固定连接有齿轮(14)，所述滑道(3)的顶部固定连接有齿条(15)，所述齿轮(14)与齿条(15)啮合。

3.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的电力设备图像的故障识别装置，其特征在于，所述滑槽远离机器人本体(1)的一端固定连接有限位块(11)。

4.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的电力设备图像的故障识别装置，其特征在于，所述升降机构包括固定连接在滑块(4)顶部的电动推杆(5)，所述电动推杆(5)的顶部与固定板(6)的底部固定连接。

5.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的电力设备图像的故障识别装置，其特征在于，所述滑块(4)的底部设有凹槽，所述凹槽的内侧壁固定连接有多个支杆(17)，所述支杆(17)的外侧壁转动套接有滚轮(16)，所述滚轮(16)的外侧壁与滑槽的内底部滑动连接。

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