输送带健康诊断方法技术

本申请公开输送带健康诊断方法

【技术实现步骤摘要】
输送带健康诊断方法、装置、服务器及存储介质


[0001]本申请涉及皮带检测领域，特别涉及一种输送带健康诊断方法
、
装置
、
服务器及存储介质
。

技术介绍

[0002]输送带是又称运输带，是用于皮带输送带中起承载和运送物料作用的橡胶与纤维
、
金属复合制品，或者是塑料和织物复合的制品
。
输送带广泛应用于水泥
、
焦化
、
冶金
、
化工
、
钢铁等行业中输送距离较短
、
输送量较小的场合
。
[0003]输送带在长期的使用过程中，难免会遇到输送带纵向撕裂
、
输送带龟裂
、
输送带带面损伤，称之为输送带常规损伤
。
基于此，现场维护人员需要定期检查输带情况，输送带的健康诊断尤为重要，如发现异常，按照技术要求修复和替换输送带，保证生产作业正常运行
。
[0004]相关技术中，大型工业场所和工矿环境恶劣环境下就需要投入大量人力频繁进行巡检，且巡检效率不高，还容易漏查
。
特别是在一些承载力和精度不高的场合下，如果只要发现磨损就更换必定会增加成本投入，缺乏合理的磨损程度检测和预警更换机制
。

技术实现思路

[0005]本申请提供一种输送带健康诊断方法
、
装置
、
设备及存储介质，解决输送带皮带磨损检测效率不高的问题r/>。
[0006]一方面，本申请提供一种输送带健康诊断方法，所述方法包括：
[0007]通过
MQTT
协议接收输送带上无损
Xray
检测器采集上传的皮带数据，并对皮带数据进行分类筛选，获得异常检测区域的坐标信息；所述异常检测区域是根据皮带数据标定的矩形区域；
[0008]对同一输送带上相邻异常检测区域进行聚类检测，计算各个异常检测区域的区域间距和区域重叠情况；
[0009]将区域间距小于设定阈值的异常检测区域进行聚类合并，获得合并异常区域；
[0010]计算所述合并异常区域中异常缺陷面积和数量，并根据历史异常缺陷面积及数量确定皮带健康等级，在皮带磨损低于健康等级阈值时向皮带目标检测器下发告警指令
。
[0011]另一方面，本申请提供一种输送带健康诊断装置，所述装置包括：
[0012]筛选模块，用于通过
MQTT
协议接收输送带上无损
Xray
检测器采集上传的皮带数据，并对皮带数据进行分类筛选，获得异常检测区域的坐标信息；所述异常检测区域是根据皮带数据标定的矩形区域；
[0013]检测模块，用于对同一输送带上相邻异常检测区域进行聚类检测，计算各个异常检测区域的区域间距和区域重叠情况；
[0014]聚类模块，用于将区域间距小于设定阈值的异常检测区域进行聚类合并，获得合并异常区域；
[0015]判断模块，用于计算所述合并异常区域中异常缺陷面积和数量，并根据历史异常缺陷面积及数量确定皮带健康等级，在皮带磨损低于健康等级阈值时向皮带目标检测器下发告警指令
。
[0016]又一方面，本申请提供一种服务器，所述服务器包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令
、
至少一段程序
、
代码集或指令集，所述至少一条指令
、
所述至少一段程序
、
所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现上述方面所述的输送带健康诊断方法
。
[0017]又一方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质中存储有至少一条指令
、
至少一段程序
、
代码集或指令集，所述至少一条指令
、
所述至少一段程序
、
所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述方面所述的输送带健康诊断方法
。
[0018]本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：在输送带上安装无损
Xray
检测器实时采集和上传皮带数据到云服务器中，云服务器对系统内所有输送带的皮带数据进行存储和和分类检测，筛选异常检测区域的坐标信息，进而对其进行聚类检测，将相互重叠或区域间距小于设定阈值的异常检测区域进行聚类，以实现同一磨损区域内的磨损块归类评估，然后根据历史数据中该磨损区域内的磨损情况进行比对，根据面积及数量确定皮带健康等级，适时触发预警机制
。
这一操作方式可以实现云端统一处理，精准测量特定时间内相同磨损区域内的皮带磨损情况，根据磨损趋势进行健康评估，而无需工人巡检更换，且这一预警机制可以实现定向监控，及时预警，减缓皮带更换频率，降低设备停机和人工成本
。
附图说明
[0019]图1是本申请实施例提供的输送带健康诊断方法的流程图；
[0020]图2是对异常检测区域进行可视化后的界面示意图；
[0021]图3是对重叠异常检测区域进行聚类合并生成合并异常区域的界面示意图；
[0022]图4是在坐标系下计算区域距离的示意图；
[0023]图5是根据合并异常检测区域匹配目标异常缺陷区域的示意图；
[0024]图6示出了本申请实施例提供的输送带健康诊断装置的结构示意图；
[0025]图7示出了本申请一个示例性实施例提供的服务器的结构框图
。
具体实施方式
[0026]为使本申请的目的
、
技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述
。
[0027]在本文中提及的“多个”是指两个或两个以上
。“和
/
或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，
A
和
/
或
B
，可以表示：单独存在
A
，同时存在
A
和
B
，单独存在
B
这三种情况
。
字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系
。
[0028]图1是本申请实施例提供的输送带健康诊断方法的流程图，包括如下步骤：
[0029]步骤
101
，通过
MQTT
协议接收输送带上无损
Xray
检测器采集上传的皮带数据，并对皮带数据进行分类筛选，获得异常检测区域的坐标信息；
[0030]该方法应用于输送带健康诊断系统中的服务器，该系统包括若干输送带机器
。
每
个输送带机器上设置有无损
Xray
检测器，该检测器设置有唯一
ID
标识，且通过有线或无线通讯模块与服务器建立通信，将实时采集的输皮带数据上传到服务器中
本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种输送带健康诊断方法，其特征在于，所述方法包括：通过
MQTT
协议接收输送带上无损
Xray
检测器采集上传的皮带数据，并对皮带数据进行分类筛选，获得异常检测区域的坐标信息；所述异常检测区域是根据皮带数据标定的矩形区域；对同一输送带上相邻异常检测区域进行聚类检测，计算各个异常检测区域的区域间距和区域重叠情况；将区域间距小于设定阈值的异常检测区域进行聚类合并，获得合并异常区域；计算所述合并异常区域中异常缺陷面积和数量，并根据历史异常缺陷面积及数量确定皮带健康等级，在皮带磨损低于健康等级阈值时向皮带目标检测器下发告警指令
。2.
根据权利要求1所述的输送带健康诊断方法，其特征在于，所述计算各个异常检测区域的区域间距和区域重叠情况，包括：获取相邻两个异常检测区域中矩形对角线端点两个坐标值，根据对角线坐标值计算缺陷中心点坐标；其中，第一异常检测区域
c1
的对角线坐标值为
a(x1,y1)
和
b(x1
′
,y1
′
)
；中心点坐标
o1
表示如下：第二异常检测区域
c2
的对角线坐标值为
c(x2,y2)
和
d(x2
′
,y2
′
)
；中心点坐标
o2
表示如下：计算两矩形中心点分别在
x
轴和
y
轴方向上的距离
dx
和
dy
；
dx
＝
|o2_x
‑
o1_x|dy
＝
|o2_y
‑
o1_y|
根据两个异常检测区域的对角线坐标值和中心点之间的轴向距离区域判断区域间距和重叠情况
。3.
根据权利要求2所述的输送带健康诊断方法方法，其特征在于，所述根据两个异常检测区域的对角线坐标值和中心点之间的轴向距离区域判断重叠情况，包括：分别计算两异常检测区域的矩形宽度均值
width
和高度均值
height
；表示如下：；表示如下：当
dx<width
，且
dy>
＝
height
时，指示异常检测区域
c1
和
c2
不相交重叠，但在
x
轴方向有交叉，区域间距
min_dist
表示如下：
min_dist
＝
dy
‑
height
当
dx>
＝
width
，且
dy<height
时，指示
c1
和
c2
不相交重叠，但在
y
轴方向有交叉，区域间距
min_dist
表示如下：
min_dist
＝
dx
‑
width
当
dx>
＝
width
，且
dy>
＝
height
时，指示
c1
和
c2
不相交重叠，
x
和
y
轴方向无交叉，区域间距
min_dist
表示如下：当
dx<width
，且
dy<height
时，指示
c1
和
c2
相交，区域间距
min_dist
为
0。4.
根据权利要求1所述的输送带健康诊断方法，其特征在于，所述将区域间距小于设定阈值的异常检测区域进行聚类合并，获得合并异常区域，包括：当两个异常检测区域相交重叠，或区域间距小于
50
个像素单位值时，将两异常检测区域中矩形直角交点相互连线，将连线距离最大值确定为合并异常区域的矩阵对角线，构建出所述合并异常区域；所述合并异常区域包含区域间距小于设定阈值的两个异常检测区域
。5.
根据权利要求4所述的输送带健康诊断方法，其特征在于，所述根据历史异常缺陷面积及数量确定皮带健康等级，包括：根据所述合并异常区域包含的坐标信息从数据库中匹配输送带的目标异常缺陷区域；数据库中包含历史异常缺陷区域的坐标信息和区域编号，一个区域编号对应输送带的一个磨损缺陷区块；根据所述合并异常区域和历史异常缺陷区域的重叠区域计算缺陷相似度；当缺陷相似度大于设定阈值时，指示所述合并异常区域和历史异常缺陷区域为输送带上同一磨损缺陷区块，根据两者缺陷面积差和包含的缺陷数量确定皮带健康等级
。6.
根据权利要求5所述的输送带健康诊断方法，其特征在于，所述根据所述合并异常区域和历史异常缺陷区域的重叠区域计算缺陷相似度，包括：获取合并异常检测区域的对...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘孝军，李明珠，朱建成，经鸣，高灿宏，许进进，
申请(专利权)人：无锡宝通智能物联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：