用于铣床设备的智能防护方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，具体涉及用于铣床设备的智能防护方法及系统，在操作人员操作铣床的过程中，通过实时获取操作人员的红外图像和空间彩色图像，能够准确快速且低成本地获取操作人员的面部灰度图像和尺寸；然后根据面部灰度图像中眼部位置的像素点与其他区域的差异计算各个像素点的似肤指数，并分割得到眼部掩膜矩阵，根据眼部掩膜矩阵与面部灰度图像尺寸计算得到面部哈尔特征集合；最后根据过度疲劳导致眨眼频率升高的因素计算不同预设时刻之间的面部灰度图像的哈尔特征的差异距离，获得疲惫指数，根据疲惫指数能够快速且较为准确地进行铣床的智能防护。较为准确地进行铣床的智能防护。较为准确地进行铣床的智能防护。

【技术实现步骤摘要】
用于铣床设备的智能防护方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及用于铣床设备的智能防护方法及系统。

技术介绍

[0002]铣床设备是一种随着当前制造加工业现代化提升而不断发展的工业机器设备，当前许多高精度工业产品零部件，如航空航天、汽车、船舶、建筑等多种不同的高精技术工业领域的发展都需要铣床设备对模具进行加工处理达到相应的需求标准。
[0003]铣床加工操作需要经验丰富的相关操作人员进行操作，非技术人员进行不当操作，极易违反数控铣床安全操作规程，导致铣床设备主轴刀具旋转不当，从而引发相关生产安全事故。因此，为了避免技术人员操作疲劳或者非技术人员违规操作使用铣床设备进行加工处理。需要根据操作人员工作状态进行计算判定预警避免发生设备安全事故，造成不必要的人员伤亡和经济财产损失。
[0004]现有技术中，分析操作人员是否过度疲劳通过采集人脸并提取眼部特征，通过简单算法进行特征提取不能够保证人脸及眼部识别的准确性，或者通过神经网络进行训练会增加识别提取的时间，不能保证人脸以及眼部识别的实时性，可能存在较大的误差，导致出现错误识别或未识别的情况，不能做到准确且快速地智能防护。

技术实现思路

[0005]为了解决上述不能做到准确且快速地识别操作人员是否过度疲劳、不能达到智能防护的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种用于铣床设备的智能防护方法及系统，所采用的技术方案具体如下：实时获取铣床设备前存在操作人员的红外图像和空间彩色图像，分别对红外图像和彩色图像预处理获得温度灰度图像和空间灰度图像，对温度灰度图像进行分割获得面部掩膜图像，通过面部掩膜图像和空间灰度图像获得面部灰度图像和对应尺寸；根据面部灰度图像区域中各个像素点灰度值计算像素点的似肤指数，将似肤指数组成的特征图像进行分割，获得操作人员的眼部掩膜矩阵；根据预设时刻的眼部掩膜矩阵和面部灰度图像尺寸分别计算面部的竖直和水平方向的哈尔特征；计算不同预设时刻之间的面部灰度图像的哈尔特征的差异距离，获得操作人员的疲惫指数，根据疲惫指数采取相应防护措施。
[0006]进一步地，所述似肤指数的获取步骤包括：式中，为面部灰度图像区域中第个像素点的似肤指数，为以自然常数为底的指数函数，为第个像素点的灰度值，为面部灰度图像区域的灰度值均值，为面部灰度图像区域的灰度值方差。
[0007]进一步地，所述眼部掩膜矩阵的获取步骤包括：
将似肤指数组成的特征图像进行分割，获得操作人员眼部像素点的区域位置，并将眼部区域的像素点标记为数值一，面部灰度图像中的其余正常皮肤处的像素点标记为数值零，获得眼部掩膜矩阵。
[0008]进一步地，所述面部的竖直方向的哈尔特征的计算步骤包括：计算面部灰度图像的竖直方向所述列中所有像素点标记为数值零的像素点与对应像素点的灰度值的乘积之和，计算面部灰度图像的竖直方向所述列中所有眼部像素点标记为数值一的像素点与对应像素点的灰度值的乘积之和；根据所述列中像素点标记数值零的像素点与对应像素点的灰度值的乘积之和和眼部像素点标记为数值一的像素点与对应像素点的灰度值的乘积之和的差值，获得所述面部的竖直方向的哈尔特征。
[0009]进一步地，所述疲惫指数的获取步骤包括：式中，为疲惫指数，为以自然常数为底的指数函数，表示预设时刻的面部灰度图像数量，表示不同的预设时刻，表示第个预设时刻的竖直方向所有列的哈尔特征值集合，表示第个预设时刻和第个预设时刻的竖直方向所有列的哈尔特征值集合之间的豪斯多夫距离；表示第个预设时刻的水平方向所有行的哈尔特征值集合，表示第个预设时刻和第个预设时刻的水平方向所有行的哈尔特征值集合之间的豪斯多夫距离。
[0010]进一步地，所述面部灰度图像的获取步骤包括：预设疲惫指数阈值，当疲惫指数超过预设疲惫指数阈值时，铣床系统及时采取相应预警防护措施。
[0011]进一步地，所述通过大津法分别对温度灰度图像和似肤指数组成的特征图像进行分割。
[0012]本专利技术还提出了用于铣床设备的智能防护系统，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任意一项所述方法的步骤。
[0013]本专利技术具有如下有益效果：通过面部掩膜图像和空间灰度图像获得面部灰度图像和对应尺寸，目的是在空间灰度图像的基础上结合操作人员的红外图像获取面部灰度图像，更准确且快速地获得面部灰度图像，避免了直接对操作人员的灰度图像进行分割时复杂背景对分割准确性低以及实时性低的影响；根据面部灰度图像区域中各个像素点灰度值计算像素点的似肤指数，目的是根据眼部位置的像素点与其他区域像素点的灰度差异计算得到各个像素点是否为眼部像素点的概率，通过似肤指数作为概率值能够快速且较为准确地判断是否为眼部像素点，进一步提高了实时性；根据预设时刻的眼部掩膜矩阵和面部灰度图像尺寸分别计算面部的竖直和水平方向的哈尔特征，目的是基于操作人员过度疲劳会表现频繁眨眼的情况从而分析面部的哈尔特征，当面部的眼部特征不同时，所计算的哈尔特征集合不同，且哈尔特征值的计算过程较快，提高智能防护的实时性；计算不同预设时刻之间的面部灰度图像的哈尔
特征的差异距离，获得疲惫指数，目的是通过不同预设时刻之间的眼部特征变化情况，分析哈尔特征的差异大小，得到疲惫指数，根据疲惫指数的大小能够直接清楚地分析操作人员是否存在过度疲劳情况，及时采取相应措施；本专利技术实施例提高眼睛区域提取的准确度，在准确的眼睛区域的基础上对操作人员进行分析，获取准确且实时性强的疲惫指数，减少了安全事故的发生。
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用于铣床设备的智能防护方法流程图；图2为本专利技术一个实施例所提供的哈尔特征算子图。
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用于铣床设备的智能防护方法及系统，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用于铣床设备的智能防护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用于铣床设备的智能防护方法流程图，该方法包括以下步骤。
[0020]步骤S1，实时获取铣床设备前存在操作人员的红外图像和空间彩色图像，分别对红外图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.用于铣床设备的智能防护方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：实时获取铣床设备前存在操作人员的红外图像和空间彩色图像，分别对红外图像和彩色图像预处理获得温度灰度图像和空间灰度图像，对温度灰度图像进行分割获得面部掩膜图像，通过面部掩膜图像和空间灰度图像获得面部灰度图像和对应尺寸；根据面部灰度图像区域中各个像素点灰度值计算像素点的似肤指数，将似肤指数组成的特征图像进行分割，获得操作人员的眼部掩膜矩阵；根据预设时刻的眼部掩膜矩阵和面部灰度图像尺寸分别计算面部的竖直和水平方向的哈尔特征；计算不同预设时刻之间的面部灰度图像的哈尔特征的差异距离，获得操作人员的疲惫指数，根据疲惫指数采取相应防护措施。2.根据权利要求1所述的用于铣床设备的智能防护方法，其特征在于，所述似肤指数的获取步骤包括：式中，为面部灰度图像区域中第个像素点的似肤指数，为以自然常数为底的指数函数，为第个像素点的灰度值，为面部灰度图像区域的灰度值均值，为面部灰度图像区域的灰度值方差。3.根据权利要求1所述的用于铣床设备的智能防护方法，其特征在于，所述眼部掩膜矩阵的获取步骤包括：将似肤指数组成的特征图像进行分割，获得操作人员眼部像素点的区域位置，并将眼部区域的像素点标记为数值一，面部灰度图像中的其余正常皮肤处的像素点标记为数值零，获得眼部掩膜矩阵。4.根据权利要求3所述的用于铣床设备的智能防护方法，其特征在于，所述面部的竖直方向的哈尔特征的计算步骤包括：计算面部灰度图像的竖直方向所述列中所有像素点标记为数值零的像素点与对应像素点的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李海燕，赵东旭，李龙基，唐耀祖，袁平，居佳，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：