化水车间智能巡检机器人的开发及应用探析

传统的化水车间巡检方法以人工巡检为基础,但是这种方法存在耗时费力、实时性差等不足之处。化水车间要求对巡检机器人具有一定的涉水能力,所以,本文提出了使用YOLOv4深度学习的方法,来对机器人所采集到的图像进行实时监测,进而对是否存在积水进行判断,并实时测量积水的深度。并采用超声测距装置、电极监视器等,对系统进行实时的监测与保护。该方法科学、合理、简便,具有较高的工程应用价值。