滚轮罐耳运行状态检测方法、装置、计算机设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术属于滚轮罐耳检测技术领域，具体公开了一种滚轮罐耳运行状态检测方法、装置、计算机设备及介质。其中检测方法包括如下步骤：对采集的滚轮罐耳图像进行预处理；对预处理后的图像进行投影变换处理；对投影变换后的图像进行裁剪，提取滚轮图像；使用Otsu阈值分割与连通域结合的方法对滚轮图像进行处理，提取胶轮图像；通过拟合补全胶轮的内圈和外圈边缘的方法，得到完整的胶轮图像；在完整的胶轮图像中通过抽样测量得到胶轮的多个厚度值，取平均得到厚度的平均值，将该平均值与预设胶轮磨损阈值进行比较分析判断胶轮磨损情况。本发明专利技术根据胶轮的磨损情况能够准确检测出滚轮罐耳的运行状态。运行状态。运行状态。

【技术实现步骤摘要】
滚轮罐耳运行状态检测方法、装置、计算机设备及介质


[0001]本专利技术属于滚轮罐耳检测
，特别涉及一种滚轮罐耳运行状态检测方法、装置、计算机设备及介质。

技术介绍

[0002]煤炭作为我国的主要能源之一，其开采的安全问题对煤矿的经济效益有直接影响。在煤炭开采过程中，矿井提升系统扮演着运输煤炭、设备和人员等重要角色。
[0003]滚轮罐耳是安设在立井提升容器上的导向装置，它沿着刚性罐道上下运行工作，其作用是保障提升器的安全平稳运行。一旦滚轮罐耳出现故障，轻则提升系统不能正常工作，影响煤矿的经济效益，重则危及到人员安全。因此研究滚轮罐耳的运行状态具有重要意义。
[0004]在长期工作过程中，滚轮罐耳会出现轴承损坏、缓冲器损坏、胶轮磨损以及零部件损坏等问题。《煤矿安全规程》中规定，当滚轮罐耳的胶轮磨损程度超过一定阈值时，就必须及时更换，因此，本专利技术主要是针对胶轮的磨损问题。
[0005]在胶轮磨损检测中，厚度是最基本和最主要的测量参数，也是本专利技术的一个重点检测对象。随着各种测量方式的涌现，厚度测量技术因为其高精度、高效率、高自动化而被广泛应用，促进了工业检测技术的发展。而机器视觉测量技术能够在非接触情况下，可以对被测物体进行快速、精准、实时地测量，因而该测量技术在现代的工业领域中被广泛使用。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提出一种基于机器视觉的滚轮罐耳运行状态检测方法，该检测方法能够准确检测滚轮罐耳的运行状态，从而保障矿井提升系统的正常运行。
[0007]本专利技术为了实现上述目的，采用如下技术方案：基于机器视觉的滚轮罐耳运行状态检测方法，包括如下步骤：步骤1. 首先对采集的滚轮罐耳图像进行图像增强以及滤波预处理；步骤2. 对预处理后的图像进行投影变换处理转换成正视拍摄视角下的滚轮罐耳图像；步骤3. 对投影变换后的图像进行裁剪，提取滚轮图像；步骤4. 使用Otsu阈值分割与连通域结合的方法对滚轮图像进行处理，提取胶轮图像；步骤5. 从胶轮图像中提取并分离出胶轮的内圈边缘和外圈边缘，并通过拟合的方式分别补全胶轮的内圈边缘轮廓和外圈边缘轮廓；进一步基于补全后的内圈边缘轮廓和外圈边缘轮廓图得到完整的胶轮图像；步骤6. 在完整的胶轮图像中以胶轮内圈圆心为坐标原点向外发射多条射线，通过抽样测量获得胶轮的多个厚度值，通过计算得到厚度的平均值；然后根据该厚度的平均值与预设胶轮磨损阈值的大小比较判断胶轮的磨损情况，
进一步根据胶轮的磨损情况判断出当前滚轮罐耳的运行状态。
[0008]此外，本专利技术还提出了一种与上述基于机器视觉的滚轮罐耳运行状态检测方法相对应的基于机器视觉的滚轮罐耳运行状态检测装置，其技术方案如下：基于机器视觉的滚轮罐耳运行状态检测装置，包括：预处理模块，用于对采集的滚轮罐耳图像进行图像增强以及滤波预处理；投影变换处理模块，用于对预处理后的图像进行投影变换处理，转换成正视拍摄视角下的滚轮罐耳图像；滚轮图像提取模块，用于对投影变换后的图像进行裁剪，提取滚轮图像；胶轮图像提取模块. 用于对提取的滚轮图像使用Otsu阈值分割与连通域结合的方法进行处理，从而提取出胶轮图像；完整的胶轮图像生成模块，用于从胶轮图像中提取并分离出胶轮的内圈边缘和外圈边缘，并通过拟合的方式分别补全胶轮的内圈边缘轮廓和外圈边缘轮廓；进一步基于补全后的内圈边缘轮廓和外圈边缘轮廓图得到完整的胶轮图像；以及胶轮磨损判断模块，用于在完整的胶轮图像中以胶轮内圈圆心为坐标原点向外发射多条射线，通过抽样测量获得胶轮的多个厚度值，通过计算得到厚度的平均值；然后根据该厚度的平均值与预设胶轮磨损阈值的大小比较判断胶轮的磨损情况，进一步根据胶轮的磨损情况判断出当前滚轮罐耳的运行状态。
[0009]此外，本专利技术还提出了一种与上述基于机器视觉的滚轮罐耳运行状态检测方法相对应的计算机设备，该计算机设备包括存储器和一个或多个处理器。
[0010]所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，实现上面述及的基于机器视觉的滚轮罐耳运行状态检测方法。
[0011]此外，本专利技术还提出了一种与上述基于机器视觉的滚轮罐耳运行状态检测方法相对应的计算机可读存储介质，其上存储有程序。
[0012]该程序被处理器执行时，实现上面述及的基于机器视觉的滚轮罐耳运行状态检测方法。
[0013]本专利技术具有如下优点：如上所述，本专利技术述及了一种基于机器视觉的滚轮罐耳运行状态检测方法，该检测方法基于运行中采集的滚轮罐耳图像，依次对该滚轮罐耳图像进行图像增强以滤波预处理，投影变换处理，ROI提取滚轮图像，基于Otsu阈值分割与连通域结合的方法提取胶轮图像，从胶轮图像中提取并分离出胶轮的内圈和外圈，并通过拟合的方式补全胶轮的内圈和外圈边缘轮廓，进而获得完整的胶轮图像，进一步在完整的胶轮图像中通过抽样测量获得胶轮的多个厚度值，并通过计算得到厚度的平均值，最后基于该厚度的平均值与预设胶轮磨损阈值的大小比较判断胶轮磨损的情况，实现对滚轮罐耳运行状态的检测。本专利技术检测方法测量精度高，能够很好地判断罐耳的运行状态，有效地保障了矿井提升系统的正常运行。
附图说明
[0014]图1为本专利技术实施例中基于机器视觉的滚轮罐耳运行状态检测方法的流程示意图。
[0015]图2为本专利技术实施例中滚轮罐耳图像的采集装置安装示意图。
[0016]图3为本专利技术实施例中投影坐标变换示意图。
[0017]图4为本专利技术实施例中投影示意图。
[0018]图5为本专利技术实施例中经过孔洞填充与数学形态处理后的胶轮图像示意图。
[0019]图6为本专利技术实施例中经过最小二乘法分离出的外圈边缘轮廓图。
[0020]图7为本专利技术实施例中经过最小二乘法分离出的内圈边缘轮廓图。
[0021]图8为本专利技术实施例中通过边缘拟合得到胶轮的外圈边缘轮廓示意图。
[0022]图9为本专利技术实施例中通过边缘拟合得到胶轮的内圈边缘轮廓示意图。
[0023]图10为本专利技术实施例中得到的完整的胶轮图。
[0024]图11为本专利技术实施例中胶轮厚度的测量示意图。
具体实施方式
[0025]下面结合附图以及具体实施方式对本专利技术作进一步详细说明：本实施例述及了一种基于机器视觉的滚轮罐耳运行状态检测方法，以实现对滚轮罐耳的运行状态的检测（磨损检测），进而保障矿井提升系统的正常运行如图1所示，该滚轮罐耳运行状态检测方法包括如下步骤：步骤1.首先对采集的滚轮罐耳图像进行图像增强以及滤波预处理。
[0026]矿井的提升系统运行过程中，当箕斗运行至井口位置时，其运行速度较慢，此时拍摄的滚轮罐耳图像较清晰，因此将摄像机安装在井口附近，进行滚轮罐耳的图像采集。
[0027]箕斗共有四组滚轮罐耳，有两组位于图2中左侧，两组位于图2中右侧，每组滚轮罐耳有三个，因此，本实施例在井口的左侧和右侧分别安装一组摄像机。图2中标记1表示摄像机，标记2表示箕斗，标记3表示滚轮罐耳，标记4表示罐道，标记5表示钢丝绳。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于机器视觉的滚轮罐耳运行状态检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.首先对采集的滚轮罐耳图像进行图像增强以及滤波预处理；步骤2.对预处理后的图像进行投影变换处理转换成正视拍摄视角下的滚轮罐耳图像；步骤3.对投影变换后的图像进行裁剪并提取滚轮图像；步骤4.使用Otsu阈值分割与连通域结合的方法对滚轮图像进行处理，提取胶轮图像；步骤5.从胶轮图像中提取并分离出胶轮的内圈边缘和外圈边缘，并通过拟合的方式分别补全胶轮的内圈边缘轮廓和外圈边缘轮廓；进一步基于补全后的内圈边缘轮廓和外圈边缘轮廓图得到完整的胶轮图像；步骤6.在完整的胶轮图像中以胶轮内圈圆心为坐标原点向外发射多条射线，通过抽样测量获得胶轮的多个厚度值，通过计算得到厚度的平均值；然后根据该厚度的平均值与预设胶轮磨损阈值的大小比较判断胶轮的磨损情况，进一步根据胶轮的磨损情况判断出当前滚轮罐耳的运行状态。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的滚轮罐耳运行状态检测方法，其特征在于，所述步骤1中，对采集的滚轮罐耳图像进行图像增强的过程如下：对采集的滚轮罐耳图像进行如下公式的变换：r(x,y)=w
k
*{logS(x,y)
‑
log[F
k
(x,y)*S(x,y)]}（1）其中，(x,y)表示滚轮罐耳图像的像素坐标，r(x,y)为输出图像即图像增强后的图像；S(x,y)为原始图像；N为尺度数目，取值为3；w
k
表示每个尺度对应的权重因子，取值为w1=w2=w3=1/3；F(x,y)为环绕函数，F
k
(x,y)为第k个环绕函数，其表达式为：（2）其中，σ
k
为尺度参数，λ
k
为尺度因子，k=1,2,3，σ1=15，σ2=80，σ3=250；λ
k
的取值满足F
k
(x,y)=1。3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的滚轮罐耳运行状态检测方法，其特征在于，所述步骤2具体为：对经过步骤1预处理后的图像进行投影变换矫正时，给出如下公式（3）至公式（5）；（3）X=x
’
/w
’
=(a
11
u+a
12
v+a
13
)/(a
31
u+a
32
v+a
33
)（4）Y= y
’
/ w
’
=(a
21
u+a
22
v+a
23
)/(a
31 u+a
32
v+a
33
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（5）
其中，(u,v)为预处理后的图像的像素坐标，(X,Y)为投影变换之后的图像的像素坐标； (x
’
,y
’
,w
’
)为投影变换后的齐次坐标，a
ij
表示变换参数，i=1,2,3，j=1,2,3；在预处理后的图像中通过椭圆检测提取胶轮的内圈轮廓，并在胶轮的内圈轮廓上提取以椭圆中心o为坐标原点建立的xoy坐标系与x轴、y轴相交的4个坐标点的坐标；然后求得当内圈轮廓转换成以椭圆长轴为半径的正圆时4个坐标点对应点的坐标；将以上4个坐标点在变换前、后的坐标值，分别代入上述公式（3）中建立方程组，通过解方程组得到投影变换矩阵T
r
；进一步将该投影变换矩阵T
r
与预处理后的图像相乘，将预处理后的图像中的每一个像素点都还原到正视拍摄视角下的场景中，得到正视拍摄视角下的滚轮罐耳图像。4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的滚轮罐耳运行状态检测方法，其特征在于，所述步骤4具体为：步骤4.1. 分别计算滚轮图像中胶轮区域和非胶轮区域的灰度均值，得到胶轮区域的像素均值u
A
以及非胶轮区域的像素均值u
B
，并代入下述公式（6）；u
A
=1/N
A
*∑
(i,j) ∈A
f(i,j)，u
B
=1/N
B
*∑
(i,j) ∈B
f(i,j)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（6）其中，A表示胶轮区域，B表示非胶轮区域，(i,j)表示滚轮图像中的像素坐标；N
A
和N
B
分别表示胶轮区域和非胶轮区域的像素个数；定义O(T)表示类间方差，如公式（7）所示；O(T)=N
A
(T) *N
B
(T) *[u
A
(T)
‑ꢀ
u
B
(T)]
2 ꢀꢀꢀꢀꢀ
（7）其中，T表示分割阈值；N
A
(T)、N
B
(T)表示分割阈值为T时对应的胶轮区域和非胶轮区域的像素个数；u
A
(T)、u
B
(T)表示分割阈值为T时对应的胶轮区域和...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆翔，张婉迎，白星振，郭银景，朱奥，周元鵾，王兴蕊，吕新政，温安昊，
申请(专利权)人：山东科技大学，
类型：发明
国别省市：