基于机器视觉的自动扶梯梯级缺陷检测与识别研究.pdf
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1、2023年第6 期特种设备安全技术:47基于机器视觉的自动扶梯梯级缺陷检测与识别研究刘德阳苏宇航陈胜来高立柱杨明超摘要为了提高自动扶梯梯级存在的安全隐患检测识别需求,针对自动扶梯梯级存在的缺陷问题。本文提出一种机器视觉方法对自动扶梯梯级存在的梯级倾斜凹陷变形、梯级与围裙板间隙和速度偏差进行检测识别方法,具有人工智能的自动扶梯在线缺陷识别算法,开发出相应的在线缺陷识别检测系统。对多种缺陷识别算法模型建立及对比分析,然后训练、测试与评估。经试验验证,检测识别系统精度高,误差小,能够满足现场检验检测要求,确保自动扶梯运行的安全性。关键词自动扶梯机器视觉梯级缺陷检测识别是比较严格的。经过对比分析,选择
2、NI公司的Basler1引言acA2500-20gmGigE型号工业相机;MORITEX的ML-随着我国城市化建设的不断发展,机场、地铁站、U1615SR-18C的定焦镜头,焦距16 mm,镜头口型是商场等公共场所的客流量不断增多,但自动扶梯梯级在C-mount型,可以手动调节光圈;光源选择环形LED使用过程中也存在一定的安全隐患缺陷,自动扶梯的梯光源;以及开发的算法软件5。工作原理是检测识别系级围裙板缝隙和梯级梳齿板啮合深度显的尤为重要。统放在自动扶梯出人口,对梯级的运行速度、梯级与围裙板的缝隙或梯级踏面凹陷形变进行检测识别;对自国家标准(GB16899-2011)自动扶梯和自动人行道的动扶
3、梯的梯级与围裙板间隙检测识别测量时,需要把检制造与安装安全规范中规定了围裙板与梯级踏板间隙测系统放在梯梯级上或梳齿板前进行动态检测识别。具水平间距应小于等于4mm,两侧间隙总和应小于等于体及其视觉梯级缺陷检测识别如图1所示。7mm;在围裙板的最不利位置,垂直施加一个150 0 N的力与2 5cm的正方形面积上,其凹陷应小于等于4mm,且不应由此导致永久变形;梳齿板的梳齿与踏面齿槽的啮合深度不小于4mm,从而保障扶梯的安全运行2.3。在特种设备安全技术规范(TSGT7005-2012)电梯监督检验和定期检验规则一自动扶梯与自动人行道中10.1速度偏差要求:在额定频率和额定电压下,梯级、踏板或者胶
4、带沿运行方向空载时所测的速度与名义速度之间的最大允许偏差为5%;自动扶梯梯级速度与名义速度的速度偏差,制停距离存在安全隐患都会对乘客的生命财产安全造成严重威胁。综合以上法律法规相关的要求,本文采用机器视觉的方法对自动扶梯梯级缺陷进行检测与识别,为检验检测和维修提供重要的参考依据。2检测识别系统自动扶梯梯级缺陷检测识别系统的核心部件主要是工业相机、镜头、光源以及软件算法模型,为了能够准确检测识别出缺陷和缝隙图像,对这些核心部件要求收稿日期:2 0 2 3-0 3-2 9图1机器视觉梯级缺陷检测识别图2 是机器视觉梯级缺陷检测识别功能图中分为三个部分,检测识别目标、梯级缺陷检测识别系统、识别结果。
5、检测识别目标部分主要是检测识别自动扶梯的梯级踏面凹陷、梯级与围裙板间隙、梯级踏面倾斜存在的安全隐患问题。梯级缺陷检测识别系统主要是由相机镜头和自动扶梯缺陷检测识别系统组成,能够在线实时检测识别出扶梯梯级运行状态、梯级踏面形变、梯级围裙板缝隙、梯级踏面凹陷以及扶梯周围环境情况,把采集到的图像信息经过图像处理,智能算法自动识别出缺陷类别和上下运行状态,并能识别标定报警7 。:48特种设备安全技术2023年第6 期梯级缺陷检测识别系统检测识别目标梯级缺陷梯级踏而凹陷扶梯周围环境郴级送行状态梯级与用甜板梯级踏面形变级围裙板缝隙梯级踏面倾斜梯级踏面凹降图2 机器视觉梯级缺陷检测识别功能图3图像检测识别算
6、法本文已采集到高清的自动扶梯缺陷检测识别目标的图像8,当计算机检测识别自动扶梯梯级缺陷信息时要求比较高,计算训练模型时需要大量的时间,减低了工作效率。所以在检测识别特定的位置数据前,要求针对所获取的图像开展后续的预处理程序,减少计算机数据处理量,并获取所需自动扶梯梯级图像的某些特征值9。3.1图像处理图像采集系统采集到的自动扶梯梯级缺陷图像,由于受到外界环境的干扰,使得采集到的图像存在噪声10 1。由于噪声的存在会对后面提取电池片的边缘特征造成影响,因此采用滤波的方法消除噪声的干扰,提高检测的精度。消除噪声是为了能够准确提取梯级的边缘特征。中值滤波,这一处理方式和对应的均值滤波有着较为接近的特
7、征,针对特定的模板之内全体像素的特殊灰度参数设定为中值数据,进一步将最终获取的中值数据称作是特定的灰度参数。设定详细模板内的各类像素的灰度参数,将此类参数整合为相应的数组,所获得的数组能够详细表述成,2,x3,,x ,那么目前的像素点通过后续的处置程序,最终的结果可表述成:M=medianxi,X2,X3,x,经过中值滤波处理后的图像相对于其他算法处理后图像,图像更加清晰,中值滤波算法不但消除了图像中的噪声,还保留了图像的基本信息,为后续提取图像的边缘轮廓提供了重要保证,满足了图像处理的需求。图像边缘提取2,提取自动扶梯梯级图像的边缘能够降低计算机数据存储量和计算量,能够有效检测到梯级的特征直
8、线。由于图像的边缘点存在于不同灰度值的相邻区间,提取图像边缘点。Canny算子可以依靠分析获得特定的极大值参数,从而判定系统内特定的边缘像素点参数。利用Canny算子获取被测图像的边缘:设边缘点域共有K个特征点(iy),=1,2,3.K,它们构成边界点域D。从图3Canny算子检测边缘图像效果来看,Canny算子的检测效果最佳、精测精度最高,能够清晰的识别详细的外轮廓以及主栅线。识别结果缺陷识别相机镜头上/下运行自动扶梯缺陷异带预警检测识别系统(1)图3Canny算子检测边缘图像Hough变换检测直线13,在图像处理中经常用到Hough变换的方法来检测图像中特征直线,将Hough变换的方法用于
9、检测自动扶梯梯级图像的特征直线,从而用来检测梯级的位置中心和偏转角。Hough变换的原理是对于二维空间上的任意一点(xo,yo),过该点的无数条直线满足yo=kxo+b的关系。即满足b=-kxo+yo,该点在参数坐标系k-b下会有无数条直线经过该点。通常将该点满足的直线方程式改写为极坐标的形式:p=xcosO+ycosoHough变换能够检测出在极坐标(p,)下,直线在图像中所处的位置,经过Hough变换处理后检测出的自动扶梯梯级图像的特征直线。如图4Hough变换检测特征直线所示。图4Hough变换检测特征直线3.2梯级形变识别与速度检测在对自动扶梯的实时运行状态进行检测前,需要输入待测自动
10、扶梯的名义速度、提升高度、梯级宽度与高度、梯级制动载荷等性能参数14;使用工业相机对梯级扶手带的速度进行监测,为了增强其自适应能力,采用了差图像速度测量算法与光流算法相融合的方法,经过大量样本训练出图像速度非零点的各个像素点,计算出非零点像素的光流值,易于提取复杂动态目标梯度变化的特征,建立图像动态识别测量模型,使其适用于较为复杂的动态测量对象。(1)梯级形变识别本文分析的自动扶梯架和梯级的材料性能参数如表1中所示15。对于公共交通性自动扶梯梯级,根据GB16899-2011自动扶梯和自动人行道的制造与安装安(2)2023年第6 期全规范中7,50 0 0 N/的载荷计算或实测的最大扰度不应大
11、于职称距离L的1/10 0 0。梯级应进行抗弯变形试验,试验方法是在梯级踏面中央部位,通过一块钢质垫板,垂直施加一个30 0 0 N的力(包括垫板重量)该垫板的面积为2 0 0 mm300m、厚度至少为2 5mm,并使其20mm的一边与梯级前缘平行,0.3m的一边与梯级前沿垂直。试验中,在梯级踏面所测得的挠度,不应大于4mm,且应无永久变形(可给定允许差值)。表1自动扶梯梯级和桁架材料性能参数屈服强度弹性模量材料属性泊松比o/MPaE/MPa梯级400桁架200图5给出了自动扶梯梯级应力分布情况以及局部应力最大值位置,应力的最大值出现在梯级主轮的附近的支撑部位,最大值为7 9.0 MPa,除左
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