一种立井提升机尾绳弧度异常AI视觉识别检测方法技术

本发明专利技术公开一种立井提升机尾绳弧度异常AI视觉识别检测方法，涉及AI视觉识别检测技术领域，包括：每隔设定时间获取至少十套立井提升机尾绳360

【技术实现步骤摘要】
一种立井提升机尾绳弧度异常AI视觉识别检测方法


[0001]本专利技术涉及AI视觉识别检测
，尤其是涉及一种立井提升机尾绳弧度异常AI视觉识别检测方法。

技术介绍

[0002]立井尾绳是煤矿立井多绳摩擦轮提升系统的重要组成部分，在整个提升系统中尾绳起到了平衡的作用。
[0003]在立井提升系统中尾绳是极其容易受到各种因素干扰而影响提升机安全运行的，尾绳弧度异常是最常见的尾绳故障，它会给提升机运行带来安全隐患。
[0004]立井提升系统的尾绳的日常检测主要依靠目视、手摸、卡尺量，人工目测方法可靠性差，效率低下，花费大量人力，无法做到高效检测，随着煤炭开采进入智能时代，如何通过现代化技术手段防范和排除尾绳异常带来的不安全因素，对于尾绳安全运行尤为重要。
[0005]目前，市面上开发出了矿井提升首尾绳AI图像智能检测系统，系统主要由移动巡检装置、精密导轨、运动控制器及驱动器图像处理工作站，交换机、工程师操作站、高速智能摄像仪、补光灯等组成。可实时全速(16m/s)检测尾绳运行，检测到尾绳摆动异常、尾绳脱落、尾绳散股、尾绳缠绕等异常，可给予警示并触发视频、位置紧急锁存功能，数据存储及检测报告，但是该系统存在的缺陷是采用巡检的方式来对尾绳进行智能视觉检测，巡检实现的方式是电动滑轨设置在一排尾绳的外侧，这就导致只能拍摄尾绳的外侧画面，因此视觉检测的结果就仅限于尾绳外侧的表象，对于尾绳内侧的缺陷得不到检测，当尾绳内侧单边出现散股等异常时，该系统并不会执行报警停机操作，这种情况下如果立井提升机继续运行就有较大的安全风险。

技术实现思路

[0006]为了解决现有技术中的技术问题，本专利技术提供一种立井提升机尾绳弧度异常AI视觉识别检测方法。采用如下的技术方案：一种立井提升机尾绳弧度异常AI视觉识别检测方法，包括以下步骤：步骤1，每隔设定时间获取至少十套立井提升机尾绳360
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环绕面视频画面；步骤2，采用图像清晰度评价算法对采集的十套立井提升机尾绳360
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环绕面视频画面分别进行清晰度评价，选出清晰度最高的一套立井提升机尾绳360
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环绕面视频画面作为待分析立井提升机尾绳视觉画面；步骤3，采用图像拼接算法对待分析立井提升机尾绳视觉画面进行拼接，生成一张待检测尾绳展开图；步骤4，采用图像轮廓对比算法对待检测尾绳展开图和标准尾绳展开图进行轮廓对比，并设置弧度异常阈值，若轮廓对比结果超过弧度异常阈值则输出尾绳弧度异常结果；步骤5，图像特征识别算法基于标准尾绳展开图对待检测尾绳展开图进行异常特征识别，若存在异常特征识别成功，则输出尾绳缺陷警告结果；
步骤6，若存在输出尾绳弧度异常结果和或输出尾绳缺陷警告结果，则进行报警，并在设定报警时间后对立井提升机进行紧急停机待检修。
[0007]通过采用上述技术方案，为了提升检测质量，采用间隔时间检测的方式进行，因此提升机的钢丝绳为多股大直径的钢丝绳，其出现异常到断裂通常不会是突发事件，因此采用间隔时间检测的方式并不会因为突发异常导致生产事故；具体尾绳视觉检测中，待检测的图采用360
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的环绕拍摄，获取监测尾绳部位的360
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画面，通常四个面的画面即可，解决了现有尾绳视觉检测不能及时发现尾绳其他三个面异常的缺陷；在对比前，需要事先采集标准尾绳展开图，标准尾绳展开图应当是与待检测尾绳相通光照、视角和视距下拍摄的合格尾绳画面，进行与步骤3一致的图像拼接算法得到的图。
[0008]具体进行视觉分析时，采用图像轮廓对比算法对待检测尾绳展开图和标准尾绳展开图进行轮廓对比，原理上标准尾绳展开图的轮廓应当是标准的矩形，而待检测尾绳展开图由于工况原因，多少会出现角度的变化，因此进行轮廓对比后，可以得到轮廓对比结果，若轮廓对比结果大于设定弧度异常阈值，则说明待检测尾绳的弧度过大，有安全风险，因此需要报警处置；对于其他异常特征，例如锈斑、尾绳缠绕、尾绳散股等，可以通过图像特征识别算法来进行识别，事先录入一些异常特征数据，先对标准尾绳展开图对待检测尾绳展开图进行对比，框选出对比不一致的区域，再对这些区域进行异常特征对比，若出现对比成功的异常特征，则可以认为尾绳存在异常，应当进行报警处置。
[0009]上述AI视觉识别检测方法能够及时地对尾绳弧度异常进行识别，还可以对尾绳四个面锈斑、尾绳缠绕、尾绳散股等异常特征进行识别，避免了常规视觉巡检存在的漏检情况，大幅增强了立井提升机的运行安全性。
[0010]可选的，步骤1中，每隔一分钟，拍摄十套立井提升机尾绳360
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环绕面视频画面，拍摄视频画面采用环绕拍摄装置，所述环绕拍摄装置包括支撑架、与尾绳股数相通的多个套管、多组高速相机和视觉识别系统，所述支撑架的两端固定在井下侧壁，设置多个环绕拍摄位，多个套管分别固定安装在环绕拍摄位，套管内侧设置多个相机安装位，高速相机安装在相机安装位，用于拍摄立井提升机尾绳的360
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多角度视觉画面，所述视觉识别系统用于对拍摄的视觉画面进行分析处理，并输出结果。
[0011]通过采用上述技术方案，具体的检测间隔采用1分钟，这样能大幅减轻环绕拍摄装置的运行负荷，降低环绕拍摄装置的故障率，具体的环绕拍摄装置采用支撑架作为支撑件，安装时可以通过预设的膨胀螺栓固定在井下侧壁，设置多个环绕拍摄位，套管及高速相机都安装在环绕拍摄位，具体的套管内壁与正常状态下的尾绳外壁间距设置要大于100mm，避免影响尾绳的正常工作，具体高速相机可以设置四个，分别拍摄尾绳的四个面，拍摄得到的画面传输给视觉识别系统进行AI视觉识别检测。
[0012]可选的，环绕拍摄装置还包括一对环形灯带，一对环形灯带分别设置在套管内壁的上下部，并位于高速相机的上下两侧，用于为多组高速相机的拍摄提供均匀光照。
[0013]通过采用上述技术方案，设置一对环形灯带可以在套管内部空间布置一个较为均匀，且照度合适的拍摄条件，能大幅提升AI视觉识别检测的准确度。
[0014]可选的，步骤2中，图像清晰度评价算法的具体方法是：视觉识别系统分别将十套立井提升机尾绳360
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环绕面视频画面进行基于灰度差异的清晰度评价，通过图像灰度数据来评价图像的清晰度，图像灰度数据的方差越大，清晰度越高，得到图像灰度数据的方差值最大的一套立井提升机尾绳360
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环绕面视频画面作为待分析立井提升机尾绳视觉画面。
[0015]通过采用上述技术方案， 图像清晰度评价算法具体采用图像灰度数据的方差值来进行，方差是概率轮中用来考察一组离散数据和其期望之间的离散程度的度量方法。方差越大，表示这一组数据之间的偏差较大，组内的数据有的较大，有的较小，分布不均衡；方差较小，表示这一组数据之间的偏差较小，组内的数据之间分布平均，大小相近。
[0016]对焦清洗的图像相比对焦模糊的图像，它的数据之间的灰度差异应该更大，即它的方差应该较大，可以通过图像灰度数据的方差来衡量图像的清晰度，方差越大，表示清晰度越好，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种立井提升机尾绳弧度异常AI视觉识别检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，每隔设定时间获取至少十套立井提升机尾绳360
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环绕面视频画面；步骤2，采用图像清晰度评价算法对采集的十套立井提升机尾绳360
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环绕面视频画面分别进行清晰度评价，选出清晰度最高的一套立井提升机尾绳360
°
环绕面视频画面作为待分析立井提升机尾绳视觉画面；步骤3，采用图像拼接算法对待分析立井提升机尾绳视觉画面进行拼接，生成一张待检测尾绳展开图；步骤4，采用图像轮廓对比算法对待检测尾绳展开图和标准尾绳展开图进行轮廓对比，并设置弧度异常阈值，若轮廓对比结果超过弧度异常阈值则输出尾绳弧度异常结果；步骤5，图像特征识别算法基于标准尾绳展开图对待检测尾绳展开图进行异常特征识别，若存在异常特征识别成功，则输出尾绳缺陷警告结果；步骤6，若存在输出尾绳弧度异常结果和/或输出尾绳缺陷警告结果，则进行报警，并在设定报警时间后对立井提升机进行紧急停机待检修。2.根据权利要求1所述的一种立井提升机尾绳弧度异常AI视觉识别检测方法，其特征在于：步骤1中，每隔一分钟，拍摄十套立井提升机尾绳360
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环绕面视频画面，拍摄视频画面采用环绕拍摄装置，所述环绕拍摄装置包括支撑架（1）、与尾绳股数相通的多个套管（2）、多组高速相机（3）和视觉识别系统（4），所述支撑架（1）的两端固定在井下侧壁，设置多个环绕拍摄位，多个套管（2）分别固定安装在环绕拍摄位，套管（2）内侧设置多个相机安装位，高速相机（3）安装在相机安装位，用于拍摄立井提升机尾绳的360
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多角度视觉画面，所述视觉识别系统（4）用于对拍摄的视觉画面进行分析处理，并输出结果。3.根据权利要求2所述的一种立井提升机尾绳弧度异常AI视觉识别检测方法，其特征在于：环绕拍摄装置还包括一对环形灯带（5），一对环形灯带（5）分别设置在套管（2）内壁的上下部，并位于高速相机（3）的上下两侧，用于为多组高速相机（3）的拍摄提供均匀光照。4.根据权利要求2所述的一种立井提升机尾绳弧度异常AI视觉识别检测方法，其特征在于：步骤2中，图像清晰度评价算法的具体方法是：视觉识别系统（4）分别将十套立井提升机尾绳360
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环绕面视频画面进行基于灰度差异的清晰度评价，通过图像灰度数据来评价图像的清晰度，图像灰度数据的方差越大，清晰度越高，得到图像灰度数据的方差值最大的一套立井提升机尾绳360
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环绕面视频画面作为待分析立井提升机尾绳视觉...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟强，张国军，秦晓梅，岳跃州，王登振，牛雷，苏海涛，张金龙，徐念斌，王志，
申请(专利权)人：山东千颐科技有限公司，
类型：发明
国别省市：