一种基于图像识别的卷缆异常松动检测方法与流程

1.本发明涉及火电厂堆取料机技术领域，尤其涉及一种基于图像识别的卷缆异常松动检测方法。


背景技术：

2.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。


技术实现要素：

3.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。本发明采用的技术手段如下：
4.一种基于图像识别的卷缆异常松动检测方法，包括如下步骤：
5.将摄像机布置在堆取料机卷缆位置；
6.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；
7.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；
8.记录扫描到卷缆目标时各模板的中心横坐标位置区间；
9.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。
10.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。
11.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。
12.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。
13.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。
14.本发明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
15.为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，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。
16.图1为本发明检测方法流程图。
17.图2为本发明实施例中在原始拍摄图像上截取兴趣区域示意图。
18.图3为本发明实施例中兴趣区域二值化效果示意图。
19.图4为本发明卷缆状态示意图，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
20.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
21.如图1所示，本发明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：
22.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。
23.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。
24.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；
25.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：
26.gary(i,j)＝0.299*r(i,j)+0.587*g(i,j)+0.114*b(i,j)
ꢀꢀꢀꢀ
(1)；
27.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。
28.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)：
29.g(x,y)＝medf{f(x-k,y-1),(k,l∈w)}
ꢀꢀꢀꢀ
(2)
30.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；
31.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时则判断扫描到目标(卷缆的一部分)。
[0039]
s05、如图2所示，左半区域存在一个圆弧型装置为卷缆收放的电缆限位，堆、取料机在正常走行过程中卷缆是紧贴圆弧限位进行收放动作的。实施例中选取了3个特定的扫描区域，分别为width
[1]
、width
[2]
、width
[3]
，当扫描到卷缆目标时获取模板的中心横坐标位置区间分别为[390～430]，[377～413]，[354～388]，表示卷缆此刻正紧贴收放限位。
[0040]
s06、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，即卷缆处于松弛状体，如图4所示为卷缆处于松弛状态的二值化图像特征。s08、当横向扫描结束后，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。
[0041]
s07、堆、取料机走行至线缆井位置时是不发生卷筒动作的，此时整个线缆会出现偏离收放限位的情况，系统通过opc接口从plc控制系统中获取堆、取料机走行的定位数据，本实施例中线缆井对应的堆取料机走行区间为147～153米，当识别到线缆松动且堆取料机处在上述走行区间时不触发联锁条件，堆取料机可继续执行走行指令，系统继续检测下一帧图像。
[0042]
s09、当系统识别到松动特征，并该特征连续保持3秒以上(约75帧图像)会触发控制逻辑上的保护条件。
[0043]
s10通过opc接口指令向控制系统发出卷缆异常报警并联锁当前堆、取料机行走指
令，使得设备停止，从而达到防止事故过大的目的，有效的保护电缆不受到严重伤害。
[0044]
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。