一种基于机器视觉的运输皮带跑偏识别方法和装置制造方法及图纸

技术编号:33700690 阅读:10 留言:0更新日期:2022-06-06 08:09
本发明专利技术公开一种基于机器视觉的运输皮带跑偏识别方法和装置,该基于机器视觉的运输皮带跑偏识别方法包括在线获取运输皮带的监控视频帧,根据预设背景区域获取当前帧待测感兴趣图像;将所述当前帧待测感兴趣图像与皮带背景模板图进行分块匹配,确定皮带边缘的位置区间;根据所述皮带边缘的位置区间,监测所述运输皮带的跑偏量并进行皮带跑偏预警。利用本发明专利技术,能提升皮带了跑偏预警方法在图像模糊、物料遮挡、皮带纵向划痕等干扰场景下的鲁棒性和识别精度;并且能够在线监测皮带偏离趋势,对于未达到报警级别的皮带偏离能够定量化分析。于未达到报警级别的皮带偏离能够定量化分析。于未达到报警级别的皮带偏离能够定量化分析。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的运输皮带跑偏识别方法和装置


[0001]本专利技术涉及图像处理
,特别涉及一种基于机器视觉的运输皮带跑偏识别方法和装置。

技术介绍

[0002]在煤矿、水泥、冶金等工业领域中,皮带运输是主流的物料运输方式。由于生产需要,运输皮带需要长时间、高负载的运转。在该过程中,皮带质量、设备安装误差、落料点和托辊粘料等因素,都可能导致皮带跑偏的发生,从而引发皮带撕裂、物料侧翻等问题,严重的甚至会损坏运输设备,极大地影响了生产安全和生产效率。因此运输皮带跑偏的及时预警是极有必要的。
[0003]现有的运输皮带跑偏预警主要依赖于跑偏开关和智能监控两种方法。
[0004]基于跑偏开关的皮带跑偏预警方法根据立棍被跑偏皮带推动的偏转角度识别皮带跑偏,并通过偏转角度大小对皮带跑偏进行分级预警。这种依赖于机械结构的皮带跑偏预警方法稳定性高,但无法在线监测皮带的偏离状态和趋势,且设备间通讯复杂,需要大量安装,部署及检修成本较高。
[0005]基于智能监控的皮带跑偏预警方法结合了视频监控系统和图像处理算法,能够在线监测并分析运输皮带跑偏状态和趋势。然而,现有的皮带跑偏算法主要依赖于边缘提取技术,实际生产过程中的图像模糊、物料遮挡、皮带纵向划痕等常见的干扰因素均会影响算法的鲁棒性和识别精度,造成跑偏误报或漏检。
[0006]因此,针对现有的皮带运输生产现场,急需一种低成本、高精度、高鲁棒性的皮带跑偏识别方法,从而避免生产延误,并降低故障检修成本。

技术实现思路

[0007]鉴于以上所述现有技术的缺点,本专利技术的目的在于提供一种基于机器视觉的运输皮带跑偏识别方法和装置,能够在线监测运输皮带偏离程度,并及时进行跑偏预警。
[0008]为实现上述目的及其他相关目的,本专利技术提供一种基于机器视觉的运输皮带跑偏识别方法,包括:在线获取运输皮带的监控视频帧,根据预设背景区域获取当前帧待测感兴趣图像;将所述当前帧待测感兴趣图像与皮带背景模板图进行分块匹配,确定皮带边缘的位置区间;根据所述皮带边缘的位置区间,监测所述运输皮带的跑偏量并进行皮带跑偏预警。
[0009]在本专利技术的一可选实施例中,所述在线获取运输皮带的监控视频帧,根据预设背景区域获取当前帧待测感兴趣图像包括:在线获取运输皮带的监控视频帧数据,根据所述预设背景区域对当前帧监控原图
像进行图像提取,以获取当前帧提取图像;对所述当前帧提取图像进行透视变换处理,以将所述当前帧提取图像转换为与所述皮带背景模板图相同尺寸的图像,作为当前帧待测感兴趣图像。
[0010]在本专利技术的一可选实施例中,将所述当前帧待测感兴趣图像与皮带背景模板图进行分块匹配,确定所述皮带边缘的位置区间包括:分别将所述当前帧待测感兴趣图像和所述皮带背景模板图分割成相同数量且大小相同的若干图像块;对所述当前帧待测感兴趣图像和所述皮带背景模板图逐图像块进行相似度匹配,以获取相似度矩阵;根据预设的相似度阈值,将所述相似度矩阵二值化,以得到皮带定位矩阵;逐列遍历所述皮带定位矩阵,记录每列元素中首次出现差异图像块的纵坐标,其对应图像块内均包含一段皮带边缘,每列元素中首次出现差异的图像块的纵坐标共同组成皮带边缘定位向量,通过所述皮带边缘定位向量完成所述皮带边缘的位置区间的确定。
[0011]在本专利技术的一可选实施例中,根据所述皮带边缘的位置区间,监测所述运输皮带的跑偏量并进行皮带跑偏预警包括:根据所述皮带边缘定位向量,计算所述当前帧待测感兴趣图像中皮带边缘的区间上界线或区间下界线;通过所述当前帧待测感兴趣图像中皮带边缘的区间上界线或区间下界线来监测所述运输皮带的跑偏量并进行皮带跑偏预警。
[0012]在本专利技术的一可选实施例中,通过所述当前帧待测感兴趣图像中皮带边缘的区间上界线或区间下界线来监测所述运输皮带的跑偏量并进行皮带跑偏预警包括:通过透视逆变换将所述当前帧待测感兴趣图像中皮带边缘的区间上界线或区间下界线映射回当前帧监控原图像中,以获取所述当前帧监控原图像中皮带边缘的区间上界线或区间下界线;计算所述当前帧监控原图像中皮带边缘的区间上界线或区间下界线与预标注的皮带边缘基准线段的偏移量;将所述偏移量与所述皮带跑偏报警阈值进行比对,以判断当前所述运输皮带是否发生跑偏。
[0013]在本专利技术的一可选实施例中,将所述偏移量与所述皮带跑偏报警阈值进行比对,以判断当前所述运输皮带是否发生跑偏中,根据下式来判断当前所述运输皮带是否发生跑偏:其中,Δd
l
和Δd
r
为所述当前帧监控原图像中皮带左右两侧边缘的区间下界线的偏移量,t
d
为皮带跑偏报警阈值,normal表示运输皮带运行正常未发生跑偏,alarm表示运输皮带发生皮带跑偏,需要皮带跑偏报警。
[0014]在本专利技术的一可选实施例中,所述基于机器视觉的运输皮带跑偏识别方法还包
括;离线获取标准皮带监控图像,标注所述标准皮带监控图像中所述运输皮带两侧的基准边缘点;根据所述运输皮带两侧的基准边缘点确定所述运输皮带外侧的所述预设背景区域;根据所述预设背景区域来构建所述皮带背景模板图。
[0015]在本专利技术的一可选实施例中,所述根据所述运输皮带两侧的基准边缘点确定所述运输皮带外侧的所述预设背景区域包括:设定跑偏检测范围;以所述运输皮带两侧的基准边缘点为基准,沿横坐标方向向所述运输皮带的外侧延伸来确定所述预设背景区域,其中,向外延伸量为所述跑偏检测范围与所述运输皮带在对应的所述基准边缘点处的横向宽度。
[0016]在本专利技术的一可选实施例中,所述根据所述预设背景区域来构建所述皮带背景模板图,包括:根据所述预设背景区域对所述标准皮带监控图像进行图像提取,以获取标准提取图像;对所述标准提取图像进行透视变换处理,以将所述标准提取图像转换为所述皮带背景模板图。
[0017]为实现上述目的及其他相关目的,本专利技术还提供一种基于机器视觉的运输皮带跑偏识别装置,包括:ROI图像获取模块,用于在线获取运输皮带的监控视频帧,根据预设背景区域获取当前帧待测感兴趣图像;边缘位置确定模块,用于将所述当前帧待测感兴趣图像与皮带背景模板图进行分块匹配,确定皮带边缘的位置区间;跑偏预警模块,用于根据所述皮带边缘的位置区间,监测所述运输皮带的跑偏量并进行皮带跑偏预警。
[0018]本专利技术的基于机器视觉的运输皮带跑偏识别方法和装置,能有效避免现有基于边缘提取技术的皮带跑偏预警方法对于纹理增强、线条筛选等复杂后处理步骤的依赖,同时提升皮带了跑偏预警方法在图像模糊、物料遮挡、皮带纵向划痕等干扰场景下的鲁棒性和识别精度;同时,相比于基于机械结构的跑偏开关的皮带跑偏预警方法方法,本专利技术能够在线监测皮带偏离趋势,对于未达到报警级别的皮带偏离能够定量化分析。
附图说明
[0019]图1显示为本专利技术的基于机器视觉的运输皮带跑偏识别方法的流程示意图。
[0020]图2显示为步骤S10的子流程示意图。
[0021]图3显示为本专利技术的皮带标注和背景模板构建过程示意图。本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的运输皮带跑偏识别方法,其特征在于,包括:在线获取运输皮带的监控视频帧,根据预设背景区域获取当前帧待测感兴趣图像;将所述当前帧待测感兴趣图像与皮带背景模板图进行分块匹配,确定皮带边缘的位置区间;根据所述皮带边缘的位置区间,监测所述运输皮带的跑偏量并进行皮带跑偏预警。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的运输皮带跑偏识别方法,其特征在于,所述在线获取运输皮带的监控视频帧,根据预设背景区域获取当前帧待测感兴趣图像包括:在线获取运输皮带的监控视频帧数据,根据所述预设背景区域对当前帧监控原图像进行图像提取,以获取当前帧提取图像;对所述当前帧提取图像进行透视变换处理,以将所述当前帧提取图像转换为与所述皮带背景模板图相同尺寸的图像,作为当前帧待测感兴趣图像。3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的运输皮带跑偏识别方法,其特征在于,将所述当前帧待测感兴趣图像与皮带背景模板图进行分块匹配,确定所述皮带边缘的位置区间包括:分别将所述当前帧待测感兴趣图像和所述皮带背景模板图分割成相同数量且大小相同的若干图像块;对所述当前帧待测感兴趣图像和所述皮带背景模板图逐图像块进行相似度匹配,以获取相似度矩阵;根据预设的相似度阈值,将所述相似度矩阵二值化,以得到皮带定位矩阵;逐列遍历所述皮带定位矩阵,记录每列元素中首次出现差异图像块的纵坐标,其对应图像块内均包含一段皮带边缘,每列元素中首次出现差异的图像块的纵坐标共同组成皮带边缘定位向量,通过所述皮带边缘定位向量完成所述皮带边缘的位置区间的确定。4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的运输皮带跑偏识别方法,其特征在于,根据所述皮带边缘的位置区间,监测所述运输皮带的跑偏量并进行皮带跑偏预警包括:根据所述皮带边缘定位向量,计算所述当前帧待测感兴趣图像中皮带边缘的区间上界线或区间下界线;通过所述当前帧待测感兴趣图像中皮带边缘的区间上界线或区间下界线来监测所述运输皮带的跑偏量并进行皮带跑偏预警。5.根据权利要求4所述的基于机器视觉的运输皮带跑偏识别方法,其特征在于,通过所述当前帧待测感兴趣图像中皮带边缘的区间上界线或区间下界线来监测所述运输皮带的跑偏量并进行皮带跑偏预警包括:通过透视逆变换将所述当前帧待测感兴趣图像中皮带边缘的区间上界线或区间下界线映射回当前帧监控原图像中,以获取所述当前帧监控原图像中皮带边缘的区间上界线或区间下界线;...

【专利技术属性】
技术研发人员:段连飞戴亮亮刘传峰
申请(专利权)人:合肥金星智控科技股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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