[發明專利]基于視頻分析的運輸皮帶系統異物檢測保護方法有效
| 申請號: | 201910309980.6 | 申請日: | 2019-04-17 |
| 公開(公告)號: | CN110015553B | 公開(公告)日: | 2020-07-03 |
| 發明(設計)人: | 王靜宜;李國穎;瞿開毅;張俊喆 | 申請(專利權)人: | 華夏天信(北京)智能低碳技術研究院有限公司 |
| 主分類號: | B65G43/08 | 分類號: | B65G43/08;G01V8/10 |
| 代理公司: | 北京智沃律師事務所 11620 | 代理人: | 李笑丹 |
| 地址: | 100102 北京市朝陽區望京*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 視頻 分析 運輸 皮帶 系統 異物 檢測 保護 方法 | ||
1.一種基于視頻分析的運輸皮帶系統異物檢測保護方法,包括下列步驟:
(1)運輸皮帶系統的某一上游皮帶正上方,安裝有第一攝像頭,第一攝像頭采集所述上游皮帶的圖像信息,將視頻流傳輸到主控工控機;
(2)和上游皮帶相鄰的下游皮帶,接收上游皮帶的物料,其正上方安裝有第二攝像頭,第二攝像頭采集所述下游皮帶的對應圖像信息,將視頻流傳輸到主控工控機進行分析處理;
(3)主控工控機內設置有算法引擎模塊,對于第一攝像頭和第二攝像頭采集的相同區域的圖像信息,采用高斯濾波進行圖像去噪和拉普拉斯算子進行圖像增強預處理;
(4)采用高斯尺度空間來檢測尺度不變特征點,然后根據特征點描繪出異物輪廓;利用高斯尺度空間檢測尺度中不變的特征點,唯一能產生尺度空間的核為高斯核函數,將圖像的尺度空間表示成一個函數L(x,y,σ),是由一個變尺度的高斯函數G(x,y,σ)與圖像I(x,y)卷積產生,即L(x,y,σ)=G(x,y,σ)*I(x,y),其中x,y表示圖像中像素的橫縱坐標,σ表示高斯平滑因子;
(5)當出現異常輪廓時,算法引擎模塊報警并記錄異常輪廓,同時根據異常的嚴重程度將控制信號通過強實時通訊協議迅速發送到運輸皮帶系統;利用機器學習的方式對異物輪廓進行識別,當不存在異物時,煤塊在進行特征提取時會被過濾,此時皮帶能夠正常運行;
本方法對連續物料傳送的多級皮帶都進行圖像信息采集,依次對相鄰的皮帶進行異物檢測;
本方法是基于單目攝像頭的運輸皮帶視覺測量方法,所述第一攝像頭、第二攝像頭均為防爆的工業網絡攝像頭;
第一攝像頭、第二攝像頭通過交換機連接到主控工控機,其中,第一攝像頭、第二攝像頭通過光纖連接到交換機,交換機通過光纖連接到主控工控機。
2.根據權利要求1所述的基于視頻分析的運輸皮帶系統異物檢測保護方法,其特征在于:上游皮帶和下游皮帶都對應安裝有動力控制系統,動力控制系統通過交換機連接到主控工控機;當運輸皮帶負載煤炭運輸的時候,動力控制系統激活運輸皮帶系統的算法引擎模塊。
3.根據權利要求1所述的基于視頻分析的運輸皮帶系統異物檢測保護方法,其特征在于:步驟(3)中,高斯濾波是用一個模板掃描圖像中的每一個像素,用模板確定的鄰域內像素的加權平均灰度值去替代模板中心像素點的值。
4.根據權利要求1所述的基于視頻分析的運輸皮帶系統異物檢測保護方法,其特征在于:步驟(3)中,拉普拉斯算子進行圖像增強是根據當鄰域中心像素灰度低于它所在的領域內其它像素的平均灰度時,此中心像素的灰度應被進一步降低,當鄰域中心像素灰度高于它所在的鄰域內其它像素的平均灰度時,此中心像素的灰度應被進一步提高,以此實現圖像增強處理。
5.根據權利要求1所述的基于視頻分析的運輸皮帶系統異物檢測保護方法,其特征在于:步驟(5)中,異常輪廓不嚴重時,運輸皮帶系統通知工作人員;異物嚴重超限時,運輸皮帶系統控制相應的動力控制系統,及時減速或者停止各級皮帶。
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