【技术实现步骤摘要】
一种高精度油缸位移检测方法及液压油缸
[0001]本专利技术涉及油缸位移检测的
，尤其涉及一种高精度油缸位移检测方法及液压油缸。
技术介绍
[0002]高精度液压油缸位移检测是指使用技术手段对油缸的位移进行精确测量的过程。油缸位移检测常用于机械设备的维护和保养，是保证机械设备正常运行的重要手段之一。异步时域视觉传感器有低成本、占用空间小以及更换便捷等特点，目前已被搭载在液压油缸上用于实现油缸的位移测量。然而，异步时域视觉传感器获取的图像存在一定噪声干扰，会对油缸的位移精确测量产生影响。其次，常见的基于异步时域视觉传感器的测量方法仅直接使用获取到的图像单个像素信息，未将邻域信息考虑在内，从而无法实现高精度的油缸位移监测。
技术实现思路
[0003]有鉴于此，本专利技术提供一种高精度油缸位移检测方法及液压油缸，目的在于：（1）通过使用异步时域视觉传感器测量油缸的位移，并使用时空变长滤波方法去除传感器获取图像的噪声。（2）通过使用二维直方图的匹配方法，同时考虑了图像矩阵逐个像素点与像素点邻域的信息，可以获得更...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种高精度油缸位移检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：设置异步时域视觉传感器，将异步时域视觉传感器安装在油缸缸体的侧壁，使其对油缸内部进行拍摄；S2：使用所述异步时域视觉传感器记录油缸内部变化信息，获取事件序列；S3：将所述事件序列合并为图像并使用时空变长滤波方法剔除图像中的噪声；S4：计算所述图像的二维直方图并对比标准图像的二维直方图；S5：计算图像与标准图像的绝对值距离，结合S4中的候选图像挑选最匹配的标准图像得到油缸位移情况。2.根据权利要求1所述的高精度油缸位移检测方法，其特征在于，所述S2步骤使用所述异步时域视觉传感器记录油缸内部变化信息，获取事件序列，包括：所述异步时域视觉传感器记录的事件格式为：；其中，x,y表示该事件在所属像素阵列的横纵坐标位置，p为事件的极性，t为事件时间戳。3.根据权利要求1所述的高精度油缸位移检测方法，其特征在于，所述S3步骤中将事件序列合并为图像并使用时空变长滤波方法剔除图像中的噪声，包括：异步视觉传感器事件序列合并为图像的流程为：初始化像素级缓冲栈，缓冲栈的大小为图像的尺寸，即，每个像素点对应一个缓冲栈；每个像素点的缓冲栈存储着该像素点接收到的事件序列；当异步视觉传感器采集到事件时，将其存储到对应像素点的缓冲栈中；在缓冲栈中，同一像素点的事件序列按照时间戳进行排序；通过遍历缓冲栈中的事件序列，累加事件的极性，从而得到图像中的像素值。4.根据权利要求3所述的高精度油缸位移检测方法，其特征在于，所述S3步骤中对事件序列合并后获得的图像进行时空变长滤波，所述滤波步骤为：S31：根据异步时域视觉传感器预先设定的像素阵列的大小初始化图像矩阵，即，遍历事件序列中的所有事件，使用事件的位置信息和极性信息来更新图像矩阵，更新为：；其中i表示像素序号，i=1,2,
…
, ；S32：对图像矩阵进行空间域去噪：当新事件发生时，对新事件所对应的图像矩阵位置的变长8邻域像素进行检测：；其中，，表示以b为长度的8邻域，函数用于识别像素在相邻时间点间事件内是否有事件发生，有事件发生值为1，没有事件发生则为0；S33：对图像矩阵进行时间域去噪：当新事件发生时，对新事件所对应的图像矩阵位置
的时间维进行检测：；其中，t为事件时间戳，，表示当前事件时间戳之前的事件发生时间，h的值决定时间维度的步长为奇数还是偶数，函数用于识别像素在指定的时间域内是否有事件发生，有事件发生值为1，没有事件发生则为0；S34：综合空间域与时间域的信息对图像矩阵进行滤波，滤波方式为：；通过在更新事件前对该事件所在位置的空间与时间维度的历史事件信息进行整合，从而判断当前发生的时间是否为噪声所产生；若判定为噪声导致的事件，则维持图像矩阵该位置像素值不变，否则可将当前事件记录至图像矩阵中...
【专利技术属性】
技术研发人员：钱光国，贺电，陈旭荣，李辉瑛，卢志学，陈柏林，蔡欣浩，杨旭，
申请(专利权)人：三一汽车制造有限公司，
类型：发明
国别省市：
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