目前工业场景巡检机器人的巡检点设置是人员手动设置的。考虑到现场环境复杂,通常巡检点的数量庞大,设置任务耗费大量人力和时间,且一旦巡检点的设备改变,还得人工增加或删除巡检点,提出基于自动视觉扫描生成巡检任务的机器人巡检方法,利用机器人扫描环境的视频流,将所有图片送入到YOLOv4目标检测网络进行解析和筛选,并运用SIFT匹配方式去掉重复目标,可以自动生成复杂现场设备的巡检点。在隧道电缆的机器人巡检项目中应用此方法,相比于人工设置方式,提高效率90%以上。