技术特征：
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，并且松动特征连续保持预设时间段后，触发控制逻辑上的保护条件。3.根据权利要求2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，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。4.根据权利要求1～3任一项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，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。5.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，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。
技术总结
本发明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
受保护的技术使用者：华能吉林发电有限公司长春热电厂
技术研发日：2022.10.08
技术公布日：2023/1/2