[發明專利]一種基于視覺的電梯控制柜中接觸器故障實時檢測方法

有效

• 申請號: 201811091712.3
• 申請日: 2018-09-19
• 公開（公告）號: CN109374255B
• 公開（公告）日: 2020-06-09
• 發明（設計）人: 張夏;寧棉福;劉斌
• 申請（專利權）人: 歌拉瑞電梯股份有限公司
• 主分類號: G01M11/00
• 分類號: G01M11/00;G06T7/11;G06T7/136
• 代理公司: 蘇州智品專利代理事務所(普通合伙) 32345
• 代理人: 呂明霞

1.一種基于視覺的電梯控制柜中接觸器故障實時檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)檢測方法：通過激光三角法進行檢測；

2)圖像采集及傳輸：通過工業相機獲得接觸器被結構光照射的圖像經過串行接口傳輸給計算機；

3)圖像處理：計算機對圖像進行圖像處理，所述圖像處理包括：

圖像去噪：用均值濾波的方式對圖像進行去噪處理，去除圖像在獲取、處理、儲存過程中受到噪聲的干擾和影響，保持原始信息的完整性，所述圖像去噪是將帶有噪聲的原圖中一個像素的灰度值和它周圍鄰近8個像素的灰度值相加，然后求得的平均值作為該像素的灰度值，所述圖像去噪采用模板計算，模板操作實現一種鄰域運算，即某個像素點的結果不僅與本像素的灰度有關，而且與其鄰域點的像素值有關；

圖像分割：將去噪后的圖像分解為若干互不交疊的、有意義的、具有相同性質的區域，以提取出感興趣的對象，便于后續的圖像識別，所述圖像分割采用大津閾值法，對于圖像I(x,y)，前景和背景的分割閾值記為T，屬于前景的像素點數占整幅圖像的比例記為ω₁，其平均灰度μ₁；背景像素點占整幅圖像的比例為ω₂，其平均灰度為μ₂；圖像的總平均灰度記為μ，類間方差記為g，假設圖像的背景較暗，并且圖像的大小為M×N,圖像中像素的灰度值小于閾值T的像素個數記作N₁,像素的灰度值大于閾值T的像素個數記作N₂，則有：

ω₁＝N₁/M×N

ω₂＝N₂/M×N

N₁+N₂＝M×N

ω₁+ω₂＝1

μ＝μ₁×ω₁+μ₂×ω₂

g＝ω₁×(μ-μ₁)²+(μ-μ₂)²

由上式得到等價公式：

g＝ω₁×ω₂×(μ₁-μ₂)²

采用歷遍的方法得到是類間方差最大的閾值T,即為所求；

圖像識別：對在圖像中提取出感興趣的對象作為目標區域進行直線方程的求取，作為唯一描述該幅圖像的信息，所述圖像識別采用最小二乘法，將有斷點的光條擬合成一條直線，求取這條直線在圖像坐標系下的方程為

y＝ax+b

其中a表示直線的斜率，b表示直線的截距，所求方程作為唯一描述該幅圖像所包含的信息；

4)條紋中心的提取：采用基于主成分分析的結構光條紋中心提取方法對結構光條紋中心進行提取；條紋中心的提取包括以下步驟：

(1)通過大津閾值提取圖像的ROI區域，得到較為清晰的條紋輪廓線；

(2)將得到的ROI分別進行兩次高斯卷積后得到條紋的梯度分布，在此基礎上確定條紋中心的初始位置；

具體描述為

式中高斯卷積核為

(3)應用PCA方法求出初始點的法線方向；

由步驟二得到梯度向量為:

I(x,y)代表圖像的灰度值，建立梯度向量的協方差矩陣：

可得特征值和相應的特征向量為：

式中T為轉置運算符，v₁和v₂分別為特征值λ₁、λ₂對應的特征向量，根據梯度向量的協方差矩陣的物理意義，有絕對值最大的特征值對應的特征向量為條紋的法線方向，由λ₁和λ₂的公式可知λ₁λ₂，故λ₁對應的特征向量v₁為條紋法線方向，對v₁進行歸一化處理得到條紋法線方向的單位向量n＝[n_xn_y]^T；

(4)對條紋橫截面上的灰度分布函數在法線方向進行二階泰勒展開，如下式，求得條紋中心的精確位置

5)檢測診斷：計算機根據上述圖像處理的結果診斷接觸器的工作狀態，檢測診斷為通過最小二乘法獲得照在接觸器上光條的擬合直線方程，可以判斷光條是否發生位移，判斷接觸器是否動作，進而判斷接觸器是否故障。