一种基于图像识别的卷缆异常松动检测方法技术

本发明专利技术提供一种基于图像识别的卷缆异常松动检测方法，包括如下步骤：获取摄像机拍摄的原始图像，对原始图像预处理，得到卷缆的二值化图像；在预设的兴趣区域中，选取若干横向区域作为矩形模板扫描初始位置，通过矩形模板扫描二值化图像，并基于扫描结果确认一部分卷缆的位置；记录扫描到卷缆目标时各模板的中心横坐标位置区间；当三个扫描区域的目标中心点横坐标全部超出规定的范围则判断特定目标位置没有出现卷缆特征，即卷缆处于松弛状态；特定目标位置出现了卷缆特征则表示此刻卷缆正常收放，则进行下一帧图像的检测。在出现卷缆异常状态时，控制系统控制取料机停止走行动作，从而达到保护电缆的作用。从而达到保护电缆的作用。从而达到保护电缆的作用。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像识别的卷缆异常松动检测方法


[0001]本专利技术涉及火电厂堆取料机
，尤其涉及一种基于图像识别的卷缆异常松动检测方法。

技术介绍

[0002]条形煤场中所使用的堆取料机一般具备长距离行走的能力，为保证其在行程中的可靠供电，一般会使用随行卷缆的方式为堆取料设备提供动力电源，该装置在作业时能够让电缆的收放与起重设备的行走自动保持同步。随行卷缆设备一般包括横轴、轴承及轴承座、电滑环和电缆卷筒，在设备运行过程中如果卷缆松弛易导致的电缆收放过程异常，进而导致卷缆脱离卷筒而发生损坏，造成严重的经济损失。

技术实现思路

[0003]根据上述提出的技术问题，而提供一种基于图像识别的卷缆异常松动检测方法。本专利技术采用的技术手段如下：
[0004]一种基于图像识别的卷缆异常松动检测方法，包括如下步骤：
[0005]将摄像机布置在堆取料机卷缆位置；
[0006]获取摄像机拍摄的原始图像，对原始图像预处理，得到卷缆的二值化图像；
[0007]在预设的兴趣区域中，选取若干横向区域作为矩形模板扫描初始位置，通过矩形模板扫描二值化图像，并基于扫描结果确认一部分卷缆的位置；
[0008]记录扫描到卷缆目标时各模板的中心横坐标位置区间；
[0009]当横向扫描出多个满足条件的矩阵时，将其中心点横坐标进行升序排列，选择其中位数进行判断；当三个扫描区域的目标中心点横坐标全部超出规定的范围则判断特定目标位置没有出现卷缆特征，即卷缆处于松弛状态；特定目标位置出现了卷缆特征则表示此刻卷缆正常收放，则进行下一帧图像的检测。
[0010]进一步地，当系统识别到松动特征，并且松动特征连续保持预设时间段后，触发控制逻辑上的保护条件。
[0011]进一步地，所述保护条件包括控制系统联锁当前堆、取料机行走指令，使得设备停止运行。
[0012]进一步地，在检测过程中，控制系统还判断堆、取料机是否走行至线缆井的位置，当识别到线缆松动且堆取料机处在堆、取料机走行至线缆井的位置区间时不触发联锁条件，堆取料机继续执行走行指令，系统继续检测下一帧图像。
[0013]进一步地，所述摄像机采用全彩高清数字相机，在光线较暗的情况下会自动切换至夜视效果，缆限位左侧设有LED照明设备，控制系统接收到摄像机传输的夜视状态信号时，控制LED照明设备启动。
[0014]本专利技术提出了一种基于数字图像识别技术的卷缆松动检测方法，当卷缆发生松弛初始时刻向控制系统报警并主动联锁堆取料设备停止走行动作，从而达到保护电缆的作
用。通过图像识别技术能够方便运行人员远程监控，减少现场定期巡逻的不必要时间的浪费，提高了火电厂煤场的智能化管理。
附图说明
[0015]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，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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为本专利技术检测方法流程图。
[0017]图2为本专利技术实施例中在原始拍摄图像上截取兴趣区域示意图。
[0018]图3为本专利技术实施例中兴趣区域二值化效果示意图。
[0019]图4为本专利技术卷缆状态示意图，其中(a)(b)分别为不同松弛度下的卷缆脱离收放限位表现出的松弛状态示意图。
具体实施方式
[0020]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0021]如图1所示，本专利技术实施例公开了一种基于图像识别的卷缆异常松动检测方法，包括如下步骤：
[0022]S00、将摄像机布置在堆取料机卷缆位置；具体地，本实施例中部署的摄像机采用全彩高清数字相机，在光线较暗的情况下会自动切换至夜视效果，为了系统全天候可靠运行，本实施例在卷缆限位左侧安装了一台LED照明设备，摄像机所提供的二次开发SDK指令中可以获取到切换夜视状态的指令，当检索到夜视状态启动，通过OPC指令向控制继电器发出励磁指令启动LED照明设备，照明设备启动闭锁时间为2小时，由此可以使得检测系统在光线不足的情况下可靠运行。
[0023]S01、系统接收到开始检测指令后，根据摄像机提供的SDK接口获取拍摄的视频流，按照每秒取帧的方式获得现场拍摄的图片。
[0024]S02、对图像进行特征区域剪切，留取被识别检测的图像部分。如图2所示，原拍摄图像尺寸为1080*1920，截取兴趣区域后，得到图像尺寸为310*1200；
[0025]S03、对区域图像进行二值化处理，具体地，对所选区域进行灰度处理，按公式(1)对RGB三分量进行加权平均得到较合理的灰度图像：
[0026]Gary(i,j)＝0.299*R(i,j)+0.587*G(i,j)+0.114*B(i,j)
ꢀꢀꢀꢀ
(1)；
[0027]计算出的灰度图像做均值处理后，大于均值的像素赋值255，小于均值的像素赋值0，即可得到二值化图像，如图3所示。
[0028]对二值化后的图像通过中值滤波模板进行优化；本实施例中，采用一个7*7的中值滤波模板对图像进行优化，将该模板内的各像素值进行排序，生成单调上升或单调下降的二维数据序列，二维中值滤波输出如表达式(2)：
[0029]g(x,y)＝medf{f(x
‑
k,y
‑
1),(k,l∈w)}
ꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0030]其中f(x,y)和g(x,y)分别是原图像和处理后图像，w为输入的二维模板，能够在整幅图像上滑动，为了不失通用性做中值滤波前对原始图像的外边框进行了0填充处理；
[0031]S04、由图3所示，黑色部分即图像中卷缆形态，根据图像二值化之后的观察卷缆在图像上的宽度大约31个像素，本实施例设计一个31*31的矩阵模板如下所示：
[0032][0033]在兴趣区域中，选取3个横向区域分别为width
[1]、width
[2]、width
[3]作为模板扫描初始位置，其中width
[1]的宽度区域为[190,221]，其中width
[2]的宽度区域为[230,251]，其中width
[3]的宽度区域为[260,291]。
[0034]以width
[1]为例，二值化图像待扫描的像素矩阵表达为：
[0035][0036]其中0《i《1169，A
(x,y)
表示对应位置的像素值，模板从左到右进行扫描并执行以下计算：
[0037][0038]当P≥933时则判断扫描本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的卷缆异常松动检测方法，其特征在于，包括如下步骤：将摄像机布置在堆取料机卷缆位置；获取摄像机拍摄的原始图像，对原始图像预处理，得到卷缆的二值化图像；在预设的兴趣区域中，选取若干横向区域作为矩形模板扫描初始位置，通过矩形模板扫描二值化图像，并基于扫描结果确认一部分卷缆的位置；记录扫描到卷缆目标时各模板的中心横坐标位置区间；当横向扫描出多个满足条件的矩阵时，将其中心点横坐标进行升序排列，选择其中位数进行判断；当三个扫描区域的目标中心点横坐标全部超出规定的范围则判断特定目标位置没有出现卷缆特征，即卷缆处于松弛状态；特定目标位置出现了卷缆特征则表示此刻卷缆正常收放，则进行下一帧图像的检测。2.根据权利要求1所述的基于图像识别的卷缆异常松动检测方法，其特征在于，当系统识别到松动特征，并且松动特征连...

【专利技术属性】
技术研发人员：邸大禹，回大林，孙智慧，崔勇，王海彬，曲小兵，朱旭，李全杰，刘庆杰，刘洪博，王冠迪，赵越，
申请(专利权)人：华能吉林发电有限公司长春热电厂，
类型：发明
国别省市：