基于计算机视觉的输送机异常检测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及计算机视觉技术领域，具体涉及基于计算机视觉的输送机异常检测方法及系统。该方法包括：采集传送带的实时图像；检测出实时图像的传送带边缘，获取传送带区域内目标物料的包围框；获得传送带的抖动区域；当抖动区域为传送带的整体区域时，对传送带所在的输送机进行内部异常检测；当抖动区域为传送带的局部区域时，获取存在掉落风险的异常区域；对异常区域内的目标物料生成三维点云数据，以三维点云数据中预设二维平面的深度变化作为偏移量；以预设二维平面的旋转角度作为偏移角度；当偏移量与对应的偏移角度都大于相应的偏移阈值时，对传送带的异常点进行定位。本发明专利技术实施例能够准确快速地定位到输送机发生异常的位置。位置。位置。

【技术实现步骤摘要】
基于计算机视觉的输送机异常检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及计算机视觉
，具体涉及基于计算机视觉的输送机异常检测方法及系统。

技术介绍

[0002]在冶金行业需要用到许多种类和数量的物料，为了提高生产效率，散状物料的运输大多通过带式输送机来实现。在运输的过程中，由于输送机的传送带的问题，物料难免出现跳动、偏移、掉落的风险。带式输送机在运输过程中存在这些问题可能会造成输送机的损坏，严重时可能会造成生产事故。
[0003]专利技术人在实践中，发现上述现有技术存在以下缺陷：目前，国内对传送带的故障检测主要有人工检测、电磁感应、X射线无损探伤等方法，但是此类装置的特点是：在传送带静止的情况下，由人工对传送带进行分段检测找出故障位置，不仅耗费大量人力资源，而且检测效率较低，容易出现漏检状况。人工检测不能实现实时监控，只能定期进行检查观测，实时性和可靠性不高。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于计算机视觉的输送机异常检测方法及系统，所采用的技术方案具体如下：第一方面，本专利技术一个实施例提供了一种基于计算机视觉的输送机异常检测方法，该方法包括以下步骤：采集传送带的实时图像，所述实时图像包括传送带和通过所述传送带运输的物料；检测出所述实时图像的传送带边缘，获取传送带区域内目标物料的包围框；通过所述传送带边缘的抖动变化获得所述传送带的抖动区域；当所述抖动区域为所述传送带的整体区域时，对所述传送带所在的输送机进行内部异常检测；当所述抖动区域为所述传送带的局部区域时，对每个所述抖动区域根据所述包围框判断所述物料是否存在掉落风险，并获取存在掉落风险的异常区域；对所述异常区域内的所述目标物料生成三维点云数据，以所述三维点云数据中预设二维平面的深度变化作为偏移量；以所述预设二维平面的旋转角度作为偏移角度；当所述偏移量与对应的所述偏移角度都大于相应的偏移阈值时，根据所述偏移角度的偏移方向对所述传送带的异常点进行定位。
[0005]优选的，所述抖动区域的获取方法为：获取传送带边缘图像，通过计算连续多帧所述传送带边缘图像中传送带边缘的深度信息的变化得到抖动程度，遍历所述传送带，获得所述抖动程度大于抖动阈值对应的区域，作为所述抖动区域。
[0006]优选的，所述存在掉落风险的判断方法为：
获取包括所述包围框与所述传送带边缘的第一图像，通过计算连续多帧所述第一图像中所述包围框的角点与所述传送带边缘的垂直距离判断所述物料是否有掉落风险。
[0007]优选的，所述异常区域的获取方法为：当所述物料存在掉落风险时，以存在掉落风险的所述抖动区域作为所述异常区域。
[0008]优选的，所述预设二维平面的获取方法为：提取出现偏移的初始帧图像中的初始三维点云数据，对所述初始三维点云数据中深度值最小的像素点赋予初始热力值，并对处于同一深度平面的所述包围框中的像素赋予所述初始热力值，将所述初始热力值对应的像素点进行连通组成所述预设二维平面。
[0009]优选的，所述预设二维平面的获取方法还包括：当所述深度值最小的像素点只有一个时，将该像素点作为平面中心点扩充出一个二维平面作为所述预设二维平面。
[0010]优选的，所述偏移量的获取方法为：令所述初始热力值根据帧数变化衰减，根据所述初始热力值的衰减追踪所述预设二维平面的位置变化，得到相邻帧所述实时图像中所述预设二维平面的深度值差异，作为所述偏移量。
[0011]优选的，所述偏移角度的获取方法为：获取所述偏移量对应的所述预设二维平面的法向量，将所述法向量映射在同一坐标系，得到所述法向量之间的夹角作为所述偏移角度。
[0012]第二方面，本专利技术另一个实施例提供了一种基于计算机视觉的输送机异常检测系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于计算机视觉的输送机异常检测方法的步骤。
[0013]本专利技术实施例至少具有如下有益效果：通过在异常区域内根据目标物料的三维点云数据的特征计算目标物料的偏移量和偏移角度，进而定位到传送带所在的输送机发生异常的位置，准确快速，可靠性高。
附图说明
[0014]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0015]图1为本专利技术一个实施例所提供的一种基于计算机视觉的输送机异常检测方法的步骤流程图；图2为本专利技术一个实施例所提供的目标物料包围框与传送带边缘的关系示意图；图3为本专利技术一个实施例所提供的目标物料在传送带上出现偏移时的示意图。
具体实施方式
[0016]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结
合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的一种基于计算机视觉的输送机异常检测方法及系统，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
[0017]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。
[0018]下面结合附图具体的说明本专利技术所提供的一种基于计算机视觉的输送机异常检测方法及系统的具体方案。
[0019]请参阅图1，其示出了本专利技术一个实施例提供的基于计算机视觉的输送机异常检测方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：步骤S001，采集传送带的实时图像，实时图像包括传送带和通过传送带运输的物料。
[0020]在传送带的起始端上方区域放置轨道RGB
‑
D相机，相机俯视拍摄物料且携带位置传感器，采集传送带的图像。当通过帧差法检测到传送带上出现物料时，轨道相机从起始端开始以与传送带的运行速度相同的速度运行至传送带的末端，对传送带及通过传送带运输的物料进行实时图像采集，得到实时图像序列。
[0021]作为一个示例，本专利技术实施例中传送带保持匀速运行，运行速度为，传送带的带长为。相机的拍摄频率为25帧/s，设定采样频率为5帧/s。
[0022]步骤S002，检测出实时图像的传送带边缘，获取传送带区域内目标物料的包围框。
[0023]具体的步骤包括：1）对采集的图像序列进行处理。
[0024]为了减少图像间的计算复杂度，将采集到的图像序列M进行灰度化处理，灰度化后的图像进行直方图均衡化处理，提高图像间的对比度，进一步的，利用高斯滤波进行去噪。最终经过一系列的图像处理得到处理后的灰度图像序列。
[0025]2）检测出实时图像的传送带边缘。
[0026]将处理后的灰度图像序列进行边缘检测，得到图像中传送带的边缘信息。
[0027]作为一个示例，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于计算机视觉的输送机异常检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集传送带的实时图像，所述实时图像包括传送带和通过所述传送带运输的物料；检测出所述实时图像的传送带边缘，获取传送带区域内目标物料的包围框；通过所述传送带边缘的抖动变化获得所述传送带的抖动区域；当所述抖动区域为所述传送带的整体区域时，对所述传送带所在的输送机进行内部异常检测；当所述抖动区域为所述传送带的局部区域时，对每个所述抖动区域根据所述包围框判断所述物料是否存在掉落风险，并获取存在掉落风险的异常区域；对所述异常区域内的所述目标物料生成三维点云数据，以所述三维点云数据中预设二维平面的深度变化作为偏移量；以所述预设二维平面的旋转角度作为偏移角度；当所述偏移量与对应的所述偏移角度都大于相应的偏移阈值时，根据所述偏移角度的偏移方向对所述传送带的异常点进行定位。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述抖动区域的获取方法为：获取传送带边缘图像，通过计算连续多帧所述传送带边缘图像中传送带边缘的深度信息的变化得到抖动程度，遍历所述传送带，获得所述抖动程度大于抖动阈值对应的区域，作为所述抖动区域。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述存在掉落风险的判断方法为：获取包括所述包围框与所述传送带边缘的第一图像，通过计算连续多帧所述第一图像中所述包围框的角点与所述传送带边缘的垂直距离判断所述物料是否有掉落风险。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：张林，王召龙，王海峰，李涛，徐同庆，
申请(专利权)人：山东中都机器有限公司，
类型：发明
国别省市：