[發(fā)明專利]基于機器視覺的大型景觀燈組的故障診斷方法與系統(tǒng)

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• 申請日: 2019-03-29
• 公開（公告）號: CN110196152A
• 公開（公告）日: 2019-09-03
• 發(fā)明（設計）人: 李成棟;李銀萍;周長庚;許福運;彭偉;張桂青
• 申請（專利權）人: 山東建筑大學
• 主分類號: G01M11/00
• 分類號: G01M11/00
• 代理公司: 濟南克雷姆專利代理事務所(普通合伙) 37279
• 代理人: 張祥明

1.一種基于機器視覺的景觀燈組的故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)通過攝像頭獲取景觀燈組正常工作時的圖像，進行圖像處理和歸一化處理并建立標準庫；

(2)利用攝像頭實時獲取景觀燈組工作時的圖像，并進行圖像處理和歸一化處理；

(3)利用匹配識別算法與標準庫中的圖像匹配識別，找出最相似圖像；

(4)進而根據(jù)實時圖像與其最相似圖像的差異判斷景觀燈組是否出現(xiàn)故障。

2.根據(jù)權利要求1所述的基于機器視覺的景觀燈組的故障診斷方法，其特征在于，所述步驟(1)中當使用的攝像頭不止一個時要求對攝像頭標號，并根據(jù)攝像頭的標號對標準庫中的模板圖像標號，便于后期查找出現(xiàn)故障的景觀燈組的具體位置。

3.根據(jù)權利要求1所述的基于機器視覺的景觀燈組的故障診斷方法，其特征在于，所述步驟(1)中對景觀燈正常工作時的圖像進行均值濾波和歸一化處理建立相關標準庫。

4.根據(jù)權利要求1所述的基于機器視覺的景觀燈組的故障診斷方法，其特征在于，所述步驟(1)和步驟(2)中均采用均值濾波進行處理，設當前像素點為(a,b)，然后選定一個模板，該模板是由很多與其鄰近的像素組成，求這些像素的平均值h(a,b)，并把它作為之前選擇的像素點的灰度，如下所示：

設噪聲N(a,b)的期望為0，方差為μ，未受噪聲影響的是No(a,b)，則含有噪聲的圖像g(a,b)經(jīng)過鄰域平均后，如下：

5.根據(jù)權利要求1所述的基于機器視覺的景觀燈組的故障診斷方法，其特征在于，所述步驟(1)和步驟(2)中均采用歸一化進行處理使實時獲取的圖像與標準庫中的圖像大小一致；歸一化處理是指放大或者縮小原始圖像的長度和寬度，使圖像在大小上一致，便于比較。

6.根據(jù)權利要求1所述的基于機器視覺的景觀燈組的故障診斷方法，其特征在于，所述步驟(3)中匹配識別的步驟為：

將處理好的實時獲取的圖像H放在標準庫的模板圖像T上移動尋找與其在大小、圖像內(nèi)容上相同的圖像，把圖像H在圖像T上的區(qū)域稱為子圖像T_mn，那么整個過程就是比較圖像H和子圖像T_mn的相似的程度；設用來衡量兩幅圖像匹配的相關系數(shù)為S，則相關系數(shù)的大小說明了圖像H和子圖像T_mn的匹配程度，當S最大時，則說明找到目標，并輸出圖像以及圖像在標準庫中的位置。

7.根據(jù)權利要求1所述的基于機器視覺的景觀燈組的故障診斷方法，其特征在于，所述步驟(4)中將匹配識別模塊中得到的最相似的兩個圖像進行對比，觀察兩者差異的大小：若兩者的差異值小于設定的閾值時，則景觀燈組正常工作；若兩者的差異值大于設定的閾值時，則景觀燈組出現(xiàn)故障。

8.根據(jù)權利要求1所述的基于機器視覺的景觀燈組的故障診斷方法，其特征在于，該步驟還包括當景觀燈組出現(xiàn)故障時自動發(fā)出警報提醒工作人員進行維修的步驟。

9.一種基于機器視覺的景觀燈組的故障診斷系統(tǒng)，其特征在于，用于在執(zhí)行時實現(xiàn)權利要求1-8任一項所述的基于機器視覺的景觀燈組的故障診斷方法的步驟，包括：

圖像采集模塊，該模塊用于執(zhí)行步驟(1)和步驟(2)的方法；

圖像處理模塊，該模塊用于執(zhí)行步驟(1)和步驟(2)的方法；

匹配識別模塊，該模塊用于執(zhí)行步驟(3)的方法；

故障判斷模塊，該模塊用于執(zhí)行步驟(4)的方法。