【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理和振动测量，特别是指一种基于视觉传感技术的离心泵运行视频稳定化与振动测量系统及方法。
技术介绍
1、离心泵在工业和民用领域中广泛应用，例如石油、化工、电力、供水和污水处理等行业中，离心泵作为重要的输送设备发挥着关键作用。然而，离心泵在运行过程中常常受到各种振动问题的影响，导致设备运行不稳定，降低使用寿命，甚至引发设备故障和停机。传统的振动测量方法主要依赖于接触式传感器，如加速度计和位移传感器，这些传感器需要直接安装在设备上，存在安装复杂、维护困难、测量范围有限等问题。
2、随着视觉传感技术的发展，非接触式的视觉传感振动测量方法逐渐成为一种新兴的替代方案。视觉传感器可以远程获取设备运行状态，通过分析视频图像中的振动信息，实现对设备的实时监测和故障诊断。然而，在实际应用中，由于摄像机安装环境的复杂性和工作过程中不可避免的抖动，导致视频源不稳定，严重影响了振动测量和故障诊断的准确性。
3、现有技术中，基于相位的振动测量(pbvm)算法因其能够通过视频处理技术实现对微小振动的放大和可视化，受到了广泛关注。pbvm算法通过提取视频帧中的相位信息，对结构的振动进行精确的放大和可视化处理。然而，传统的pbvm算法在实际应用中存在计算复杂度高、处理效率低的问题。特别是在高分辨率视频处理过程中，算法的运算负荷较大，难以实现实时处理。此外，传统pbvm算法在面对复杂的环境噪声时，抗干扰能力较弱，容易受到噪声的影响，导致振动测量结果不准确。
4、针对上述问题，提出了一种基于视觉传感技术的离心泵
技术实现思路
1、本专利技术旨在解决现有技术中离心泵振动位移幅度微小、难以直观观察和分析的问题，以及传统pbvm算法计算复杂度高、处理效率低、抗干扰能力弱的缺点。提出了一种优化的pbvm算法及其在离心泵振动可视化处理中的应用。通过一系列创新的优化策略，显著提升了算法的运算效率，同时确保振动测量结果的准确性和可靠性。
2、本专利技术所采用的技术方案是，一种基于视觉传感技术的离心泵故障诊断系统，包括以下模块：
3、s1:视频稳定化模块，采用尺度不变特征变换(sift)算法对视频数据进行处理，消除因摄像机抖动引起的视频不稳定，通过随机抽样一致性(ransac)算法去除特征点匹配中的误匹配点；
4、s2:振动放大模块，采用基于改进的复数可操纵金字塔的欧拉相位算法(n-pbvm)对视频进行振动放大，实现振动可视化；
5、s3:振动测量模块，通过图像相位相关的光流法计算视频中振动测点的位移数据；
6、s4:故障诊断模块，基于振动测量模块获得的数据进行频域分析，识别离心泵的故障；
7、s5:数据处理与存储模块，用于对采集和处理的振动数据进行存储和进一步分析。
8、所述视频稳定化模块具体包括：
9、特征点提取单元，采用sift算法从视频帧中提取特征点，具体包括：
10、在不同尺度空间中通过高斯模糊生成一系列图像点l(x,y,σ)，公式为：
11、l(x,y,σ)＝g(x,y,σ)*i(x,y)
12、其中，l(x,y,σ)为不同尺度空间中的图像，g(x,y,σ)为高斯核函数，i(x,y)为输入图像，x和y为图像的空间坐标，σ为尺度因子。
13、通过高斯差分(dog)检测关键点，公式为：
14、
15、计算高斯差分图像，公式为：
16、d(x,y,σ)＝l(x,y,kσ)-l(x,y,σ)
17、其中，d(x,y,σ)为高斯差分图像，k为尺度倍增因子，取值范围为1.2到1.6之间。
18、计算关键点邻域的梯度方向θ和幅值m，为每个关键点分配主方向和辅助方向，公式为：
19、
20、其中，m(x,y)为梯度幅值，θ(x,y)为梯度方向，l(x+1,y)和l(x-1,y)分别表示图像在x方向上的梯度，l(x,y+1)和l(x,y-1)分别表示图像在y方向上的梯度。
21、特征点匹配单元，通过ransac算法去除特征点匹配过程中的误匹配；
22、仿射变换单元，计算每帧视频与初始帧之间的仿射变换矩阵，实现特征点坐标到初始帧坐标系的映射转换。
23、所述振动放大模块具体包括：
24、视频帧分解单元，采用复数可操纵金字塔对视频帧进行多尺度分解；
25、相位放大单元，对分解后的视频帧进行相位放大处理，公式为：
26、φk(x,y,t)＝φ0(x,y,t)+α·δφ(x,y,t)
27、其中，φk(x,y,t)为放大后的相位，φ0(x,y,t)为初始相位，α为放大系数，δφ(x,y,t)为相位变化；
28、视频帧重构单元，将放大后的视频帧进行重构，生成振动放大后的视频。
29、所述振动放大模块还包括图像缩减和图像拓展步骤，其特征在于，所述改进的pbvm(n-pbvm)算法具体包括：
30、图像缩减单元，对输入视频图像进行缩减处理，以降低计算复杂度；
31、空域分解单元，采用复数可操纵金字塔对缩减后的图像进行多尺度分解；
32、相位放大单元，对分解后的视频帧进行相位放大处理；
33、图像拓展单元，在金字塔重构之前对缩减后的图像进行拓展，以恢复原始图像大小并进行相位放大；
34、视频帧重构单元，将放大后的视频帧进行重构，生成振动放大后的视频。
35、所述振动测量模块具体包括：
36、图像相位计算单元，采用二维gabor滤波器计算视频帧的相位和幅值；
37、
38、其中，x′＝xcosθ+ysinθ，y′＝-xsinθ+ycosθ，λ为波长，θ为方向角，ψ为相位偏移，σ为高斯包络的标准差，γ为空间纵横比。
39、位移计算单元，通过图像相位相关的光流法计算视频帧中的像素位移，公式为：
40、
41、其中，v为光流失量，i为图像强度；
42、位移转换单元，将像素位移映射为实际物理位移。
43、所述故障诊断模块具体包括：
44、数据转换单元，采用傅里叶变换将振动数据从时间域转换至频域；
45、故障识别单元，基于频域分析结果，识别离心泵的故障特征，包括转子不平衡、转子不对中和底座松动等。
46、所述数据处理与存储模块具体包括：
47、数据存储单元，用于存储采集和处理后的振动数据；
48、数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于视觉传感技术的离心泵故障诊断系统，其特征在于，包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的基于视觉传感技术的离心泵故障诊断系统，所述视频稳定化模块具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于视觉传感技术的离心泵故障诊断系统，所述振动放大模块具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于视觉传感技术的离心泵故障诊断系统，其中所述振动放大模块还包括图像缩减和图像拓展步骤，其特征在于，所述改进的振动测量算法具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于视觉传感技术的离心泵故障诊断系统，其中所述振动测量模块具体包括：
6.根据权利要求1所述的基于视觉传感技术的离心泵故障诊断系统，其中所述故障诊断模块具体包括：
7.根据权利要求1所述的基于视觉传感技术的离心泵故障诊断系统，其中所述数据处理与存储模块具体包括：
8.一种基于视觉传感技术的离心泵故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述特征点提取区域划分技术通过将图像划分为多个区域，只在稳定区域提取特征点，具体
10.根据权利要求7所述的基于视觉传感技术的离心泵故障诊断方法，其特征在于，所述RANSAC算法用于在特征点匹配过程中随机选择样本进行拟合，具体包括在每次迭代中从初步匹配的特征点对{(pi,qi)}中随机选择n对点，公式为：
11.根据权利要求10所述的基于视觉传感技术的离心泵故障诊断方法，其特征在于，所述仿射变换矩阵计算用于保持图像的几何结构，具体包括根据优化后的特征点匹配结果，根据优化后的特征点匹配结果{(pi,qi)}，计算仿射变换矩阵H，使得：
12.根据权利要求11所述的基于视觉传感技术的离心泵故障诊断方法，其特征在于，通过稳定化处理后的视频进行振动频谱分析和时域分析，具体包括对稳定化处理后的视频，计算相邻帧之间的差分图像，公式为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于视觉传感技术的离心泵故障诊断系统，其特征在于，包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的基于视觉传感技术的离心泵故障诊断系统，所述视频稳定化模块具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于视觉传感技术的离心泵故障诊断系统，所述振动放大模块具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于视觉传感技术的离心泵故障诊断系统，其中所述振动放大模块还包括图像缩减和图像拓展步骤，其特征在于，所述改进的振动测量算法具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于视觉传感技术的离心泵故障诊断系统，其中所述振动测量模块具体包括：
6.根据权利要求1所述的基于视觉传感技术的离心泵故障诊断系统，其中所述故障诊断模块具体包括：
7.根据权利要求1所述的基于视觉传感技术的离心泵故障诊断系统，其中所述数据处理与存储模块具体包括：
8.一种基于视觉传感技术的离心泵故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
【专利技术属性】
技术研发人员：董亮，陈磊，吴治材，刘厚林，谈明高，王凯，代翠，
申请(专利权)人：江苏大学镇江流体工程装备技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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