本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的电梯曳引轮绳槽检测方法及系统，包括：图像获取模块，图像处理模块，数据采集模块，图像判断模块，结果计算模块，其中，所述图像判断模块包括：第一图像生成单元，数据判断单元，第二图像生成单元。本发明专利技术能够使得非接触式的电梯曳引轮测量得到实现，并且可以对绳槽的每一个地方都进行测量，检测效率能够得到有保证。检测效率能够得到有保证。检测效率能够得到有保证。
【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的电梯曳引轮绳槽检测方法及系统
[0001]本专利技术涉及电梯曳引轮绳槽检测领域，尤其涉及一种基于机器视觉的电梯曳引轮绳槽检测方法及系统。
技术介绍
[0002]曳引轮是曳引机上的绳轮，也称曳引绳轮或驱绳轮；是电梯传递曳引动力的装置，利用曳引钢丝绳与曳引轮缘上绳槽的摩擦力传递动力。
[0003]现有的曳引轮绳槽检测方法通常为游标卡尺测量法：使游标卡尺的方式进行检测，检测的效率底下，并且无法对曳引轮绳槽的每个地方都进行检测。
技术实现思路
[0004]针对上述问题，本专利技术提供一种基于机器视觉的电梯曳引轮绳槽检测方法及系统，用于解决上述问题。
[0005]本专利技术通过以下技术方案实现：一种基于机器视觉的电梯曳引轮绳槽检测方法，包括以下步骤：S1. 获取由相机采集到的曳引轮图像，其中，所述曳引轮图像内包括有n个依次连接的绳槽图像；S2. 对得到的曳引轮图像进行处理；S3. 提取曳引轮图像中的一个绳槽图像，对一个绳槽图像内多边形的内切圆半径和绳槽图像的深度进行提取，并遍历提取绳槽图像中最左侧的图像点和最右侧的图像点；S4. 根据内切圆半径和绳槽图像的深度，将最左侧的图像点向左移动，得到第一左侧移动点，将最右侧的图像点向右移动，得到第一右侧移动点，并将第一左侧移动点和第一右侧移动点分别向下移动，得到第一左下侧移动点和第一右下侧移动点，所述第一左侧移动点、第一右侧移动点、第一左下侧移动点和第一右下侧移动点形成第一图像；S5. 提取第一图像的内切圆半径，并判断第一图像的内切圆半径与绳槽的深度是否相等，当不相等时，则执行步骤S6；当相等时，则执行步骤S7；S6. 将绳槽的深度与第一图像的内切圆半径相减，并将相减后的结果作为第一左下侧移动点和第一右下侧移动点的向下步进值，得到第二左下侧移动点和第二右下侧移动点，所述第一左侧移动点、第一右侧移动点、第二左下侧移动点和第一右下侧移动点形成第二图像；将第二图像替换为第一图像，并重复步骤S5；S7. 遍历得到第一图像的内切圆的最上方点和绳槽图像的最上方点，计算第一图像的内切圆的最上方点和绳槽图像的最上方点之间距离，得到距离信息，并对下一个绳槽图像重复步骤S3。
[0006]进一步的，所述步骤S2具体包括以下子步骤：S201. 对n个绳槽图像进行滤波操作去掉噪点；S202. 使用先膨胀再腐蚀的闭操作将n个绳槽图像进行分离。
[0007]进一步的，所述计算第一图像的内切圆的最上方点和绳槽图像的最上方点之间距离具体为：将第一图像的内切圆的最上方点和绳槽图像的最上方点通过三角函数计算得到距离信息。
[0008]进一步的，所述步骤S1具体为：通过相机标定，采集电梯曳引轮内的n个绳槽图像。
[0009]一种基于机器视觉的电梯曳引轮绳槽检测系统，包括：图像获取模块，用于获取由相机采集到的n个绳槽图像；图像处理模块，用于对得到的n个绳槽图像进行处理；数据采集模块，提取一个绳槽图像内的多边形的内切圆半径和绳槽图像的深度，并遍历提取绳槽图像中最左侧的图像点和最右侧的图像点；图像判断模块，根据一个绳槽图像内的多边形的内切圆半径、绳槽图像的深度、最左侧的图像点和最右侧的图像点判断内切圆半径与绳槽的深度是否相等；结果计算模块，遍历得到第一图像的内切圆的最上方点和绳槽图像的最上方点，计算第一图像的内切圆的最上方点和绳槽图像的最上方点之间距离，得到距离信息；其中，所述图像判断模块包括：第一图像生成单元，根据内切圆半径和绳槽图像的深度，对最左侧的图像点和最右侧的图像点进行移动，形成第一图像；数据判断单元，提取第一图像的内切圆半径，并判断第一图像的内切圆半径与绳槽的深度是否相等；第二图像生成单元，根据绳槽的深度与第一图像的内切圆半径，对移动后的最左侧的图像点和最右侧的图像进行二次移动，形成第二图像，并将第二图像替换为第一图像。
[0010]进一步的，所述图像处理模块包括：滤波处理单元，对n个绳槽图像进行滤波操作去掉噪点；图像分离单元，使用先膨胀再腐蚀的闭操作将n个绳槽图像进行分离。
[0011]进一步的，所述第一图像生成单元具体为根据内切圆半径和绳槽图像的深度，将最左侧的图像点向左移动，得到第一左侧移动点，将最右侧的图像点向右移动，得到第一右侧移动点，并将第一左侧移动点和第一右侧移动点分别向下移动，得到第一左下侧移动点和第一右下侧移动点，所述第一左侧移动点、第一右侧移动点、第一左下侧移动点和第一右下侧移动点形成第一图像。
[0012]进一步的，所述第二图像生成单元具体为将绳槽的深度与第一图像的内切圆半径相减，并将相减后的结果作为第一左下侧移动点和第一右下侧移动点的向下步进值，得到第二左下侧移动点和第二右下侧移动点，所述第一左侧移动点、第一右侧移动点、第二左下侧移动点和第一右下侧移动点形成第二图像；将第二图像替换为第一图像。
[0013]进一步的，所述计算第一图像的内切圆的最上方点和绳槽图像的最上方点之间距离具体为：将第一图像的内切圆的最上方点和绳槽图像的最上方点通过三角函数计算得到距离信息。
[0014]本专利技术的有益效果：本专利技术能够使得非接触式的电梯曳引轮测量得到实现，并且可以对绳槽的每一个地方都进行测量，检测效率能够得到有保证。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，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，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0016]图1为本专利技术实施例1提出的一种基于机器视觉的电梯曳引轮绳槽检测方法的方法流程图；图2为本专利技术实施例2提出的一种基于机器视觉的电梯曳引轮绳槽检测系统的系统结构图；图3为本专利技术实施例2提出的相机采集到的绳槽图像图；图4为本专利技术实施例2提出的相机采集到的绳槽图像的示意图；图5为本专利技术实施例2提出的绳槽图像膨胀后的示意图；图6为本专利技术实施例2提出的绳槽图像腐蚀后的示意图；图7为本专利技术实施例2提出的单独绳槽确定内切圆的示意图；图8为本专利技术实施例2提出的最左侧的图像点和最右侧的图像点的示意图；图9为本专利技术实施例2提出的第一图像的示意图；图10为本专利技术实施例2提出的第一图像的内切圆示意图；图11为本专利技术实施例2提出的第二图像的内切圆示意图；图12为本专利技术实施例2提出的第一图像的内切圆半径与绳槽的深度时的内切圆示意图；图13为本专利技术实施例3提出的一种基于机器视觉的电梯曳引轮绳槽检测的一种终端设备的结构示意图；图14为本专利技术实施例4提出的一种用于实现一种基于机器视觉的电梯曳引轮绳槽检测方法的计算机可读存储介质的结构示意图。
具体实施方式
[0017]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本专利技术作进一步的详细说明，本专利技术的示意性实施方式及其说明仅用于解释本专利技术，并不作为对本专利技术的限定。
[0018]实施例1如图1，本实施例提出一种基于机器视觉的电梯曳引轮绳槽检测方法，包括以下步骤：S1. 获本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的电梯曳引轮绳槽检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1. 获取由相机采集到的曳引轮图像，其中，所述曳引轮图像内包括有n个依次连接的绳槽图像；S2. 对得到的曳引轮图像进行处理；S3. 提取曳引轮图像中的一个绳槽图像，对一个绳槽图像内多边形的内切圆半径和绳槽图像的深度进行提取，并遍历提取绳槽图像中最左侧的图像点和最右侧的图像点；S4. 根据内切圆半径和绳槽图像的深度，将最左侧的图像点向左移动，得到第一左侧移动点，将最右侧的图像点向右移动，得到第一右侧移动点，并将第一左侧移动点和第一右侧移动点分别向下移动，得到第一左下侧移动点和第一右下侧移动点，所述第一左侧移动点、第一右侧移动点、第一左下侧移动点和第一右下侧移动点形成第一图像；S5. 提取第一图像的内切圆半径，并判断第一图像的内切圆半径与绳槽的深度是否相等，当不相等时，则执行步骤S6；当相等时，则执行步骤S7；S6. 将绳槽的深度与第一图像的内切圆半径相减，并将相减后的结果作为第一左下侧移动点和第一右下侧移动点的向下步进值，得到第二左下侧移动点和第二右下侧移动点，所述第一左侧移动点、第一右侧移动点、第二左下侧移动点和第一右下侧移动点形成第二图像；将第二图像替换为第一图像，并重复步骤S5；S7. 遍历得到第一图像的内切圆的最上方点和绳槽图像的最上方点，计算第一图像的内切圆的最上方点和绳槽图像的最上方点之间距离，得到距离信息，并对下一个绳槽图像重复步骤S3。2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的电梯曳引轮绳槽检测方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下子步骤：S201. 对n个绳槽图像进行滤波操作去掉噪点；S202. 使用先膨胀再腐蚀的闭操作将n个绳槽图像进行分离。3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的电梯曳引轮绳槽检测方法，其特征在于，所述计算第一图像的内切圆的最上方点和绳槽图像的最上方点之间距离具体为：将第一图像的内切圆的最上方点和绳槽图像的最上方点通过三角函数计算得到距离信息。4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的电梯曳引轮绳槽检测方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：通过相机标定，采集电梯曳引轮内的n个绳槽图像。5.一种基于机器视觉的电梯曳引轮绳槽检测系统，其特征在于，包括：图像获取模块，用于获取由相机采集到的n个绳槽图像；图像处理模块，用于对得到的n个绳槽图像进行处理；数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：董灵军，金仲平，张雍，陶修飞，王涤宇，娄永生，吕正，邵剑，林辰，
申请(专利权)人：台州市特种设备检验检测研究院，
类型：发明
国别省市：
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