【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于故障检测领域，具体涉及一种巡检机器人对皮带机托辊故障的检测方法。
技术介绍
1、皮带机托辊长时间运转后会发生磨损变形等故障，因此需要在使用过程中定期检测故障程度，以确保设备的正常运行，避免造成重大安全事故和生产事故；现有技术中，通常采用巡检机器人，利用巡检机器人上的高清摄像头来捕捉皮带机托辊的图像，并对图像进行分析来计算出变形量，从而来判断故障与否；但是，这样仅仅依靠图像来判断故障的方式并不全表面，比如皮带机托辊有时候会发生内部断裂，仅仅从图像上是无法判断识别的，此时就需要以来运转噪声来进行识别判断。为此提出一种巡检机器人对皮带机托辊故障的检测方法。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种巡检机器人对皮带机托辊故障的检测方法，解决了现有技术中的问题。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、一种巡检机器人对皮带机托辊故障的检测方法，包括以下步骤：
4、用巡检机器人上的摄像头拍摄托辊的多组图像，并对图像进行预处理；
5、将预处理后的多组图像与皮带机托辊的原始图像进行结构相似性对比分析，并求出结构相似性指数的均值；
6、利用巡检机器人上的信号采集器来采集托辊噪音，并对采集到的噪音进行归一化处理，并采用k值聚类法将归一化处理后的噪音数据进行聚类；
7、设定结构相似性阈值，根据结构相似性指数的均值，判断托辊结构是否发生变形故障；并将噪音数据的聚类结果与托辊的临界噪音
8、进一步地，图像预处理的步骤包括：
9、s11，剔除未拍摄到完整托辊的图像，筛选出能够完全展现托辊的图像；
10、s12，采用高斯滤波器构造降噪函数，来对筛选后的图像进行降噪处理；
11、进一步地，所述降噪函数为：
12、d(i,σ)＝gaussianblur(i,σ)
13、式中，i表示筛选后的图像，σ为高斯滤波器的标准差，gaussianblur表示高斯滤波函数。
14、进一步地，结构相似性对比分析过程为：
15、s21，将预处理后的多组图像分别与原始图像进行结构相似性对比，计算出多组结构相似性指数ssim；
16、s22，对多个结构相似性指数进行求平均值。
17、进一步地，所述结构相似性指数ssim的计算表达式为：
18、
19、式中，x和y分别为预处理后的图像和原始图像；ux和uy分别是图像x和y的像素值的均值；σx和σy分别是图像x和y的像素值的方差，σxy图像x和y的像素值之间的协方差，c1和c2是用来稳定计算的常量，通常取一个较小的正数。
20、进一步地，对噪音归一化处理的公式为：
21、
22、式中，v*为归一化处理后的噪音，v为采集的托辊噪音数据；vmax和vmin为总样本数据中对应数据的最大值、最小值。
23、进一步地，所述结构相似性阈值取0.8，当结构相似性指数的均值绝对值小于0.8时，则判断托辊发生变形故障。
24、一种巡检机器人对皮带机托辊故障的检测系统，包括：
25、图像预处理模块：用巡检机器人上的摄像头拍摄托辊的多组图像，并对图像进行预处理；
26、图像对比模块：将预处理后的多组图像与皮带机托辊的原始图像进行结构相似性对比分析，并求出结构相似性指数的均值；
27、噪音处理模块：利用巡检机器人上的信号采集器来采集托辊噪音，并对采集到的噪音进行归一化处理，并采用k值聚类法将归一化处理后的噪音数据进行聚类；
28、以及，故障判断模块：设定结构相似性阈值，根据结构相似性指数的均值，判断托辊结构是否发生变形故障；并将噪音数据的聚类结果与托辊的临界噪音进行对比，判断是否发生故障。
29、一种计算机存储介质，存储有可读程序，当程序运行时，能够执行上述的一种巡检机器人对皮带机托辊故障的检测方法。
30、一种电子设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
31、所述存储器用于存放至少一条可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行上述的一种巡检机器人对皮带机托辊故障的检测方法对应的操作。
32、本专利技术的有益效果：
33、1、通过将皮带机托辊的拍摄图像与原始图像进行对比，利用结构相似性指数来表征差异，来判断皮带机托辊的变形程度；且联合皮带机托辊运转时的噪音大小分析，来综合判断故障，提高故障检测的全面性。
34、2、通过将多组拍摄图像与原始图像的结构相似性指数求平均值，来提高表征指标的稳定性和可信度。
35、3、采用高斯滤波器来对图像对比之前对图像进行降噪处理，提高图像的清晰度，以提高图像对比结构的精度。
36、4、通过将拍摄图像集合中为完整展现托辊的图像去除，来减少图像数据集的大小，提高运算处理速度。
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1.一种巡检机器人对皮带机托辊故障的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种巡检机器人对皮带机托辊故障的检测方法，其特征在于，图像预处理的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的一种巡检机器人对皮带机托辊故障的检测方法，其特征在于，所述降噪函数为：
4.根据权利要求1所述的一种巡检机器人对皮带机托辊故障的检测方法，其特征在于，结构相似性对比分析过程为：
5.根据权利要求4所述的一种巡检机器人对皮带机托辊故障的检测方法，其特征在于，所述结构相似性指数SSIM的计算表达式为：
6.根据权利要求1所述的一种巡检机器人对皮带机托辊故障的检测方法，其特征在于，对噪音归一化处理的公式为：
7.根据权利要求1所述的一种巡检机器人对皮带机托辊故障的检测方法，其特征在于，所述结构相似性阈值取0.8，当结构相似性指数的均值绝对值小于0.8时，则判断托辊发生变形故障。
8.一种巡检机器人对皮带机托辊故障的检测系统，其特征在于，包括：
9.一种计算机存储介质，存储有可读程序，其特征在于，
10.一种电子设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
...【技术特征摘要】
1.一种巡检机器人对皮带机托辊故障的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种巡检机器人对皮带机托辊故障的检测方法，其特征在于，图像预处理的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的一种巡检机器人对皮带机托辊故障的检测方法，其特征在于，所述降噪函数为：
4.根据权利要求1所述的一种巡检机器人对皮带机托辊故障的检测方法，其特征在于，结构相似性对比分析过程为：
5.根据权利要求4所述的一种巡检机器人对皮带机托辊故障的检测方法，其特征在于，所述结构相似性指数ssim的计算表达式为：
6.根据权利要求1所述的一种巡检机器人对皮带机托辊故障的...
【专利技术属性】
技术研发人员：甘福宝，徐善永，凌六一，韩涛，兰世豪，连寅行，王轲，
申请(专利权)人：安徽理工大学，
类型：发明
国别省市：
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