CN110017777A - 一种钢丝绳捻距实时动态检测评估方法 - Google Patents

Abstract

一种钢丝绳捻距实时动态检测评估方法，所述捻距检测系统是高清摄像机同时连接有图像存储器和图像处理器，其图像存储器连接有图像处理器，并同时连接有数据显示设备及反馈报警，当上位机检测到捻距评估值波形图像发生明显变化即时触发报警，本发明基于图像处理技术，实现了钢丝绳捻距评估，自动化程度及检测精度高，直接对使用过程中的钢丝绳表面状况和扭转状态进行评估，实现了对钢丝绳安全使用隐患的排查。

Description

一种钢丝绳捻距实时动态检测评估方法

技术领域

本发明涉及一种钢丝绳捻距检测系统，尤其是一种基于图像识别的钢丝绳捻距测量系统。

背景技术

捻距是在捻股或合绳时，钢丝绳围绕股芯或绳股围绕绳芯旋转一周的起止点间的直线距离，在钢丝绳的生产过程中，捻距是钢丝绳的一项主要工艺指标和检验指标，钢丝绳中股的捻距不均匀，会造成钢丝绳在使用时各股的受力不均匀，造成钢丝绳提前报废，在钢丝绳长期提升重物的过程中，磨损、断丝等表面缺陷和钢丝绳扭转等会引起捻距沿钢丝绳长度方向的变化，随着扭转载荷增大和运行时间的增长，钢丝绳局部捻距会发生变化，因此表面缺陷和扭转常常是造成钢丝绳损坏的主要原因，利用图像识别方法对钢丝绳捻距进行测量有助于评估钢丝绳的表面状况和扭转状态，从而提高钢丝绳的安全使用性能。

传统的钢丝绳捻距测量主要有以下两种：一是手工剪取定长尺寸的钢丝绳，手动将其反转计算缠绕圈数，根据圈数进行计算得出捻距值；二是将钢丝绳中的面丝拆去，并将钢丝绳的纹理拓在白纸上，所述纹理包括阴影部分的复写区和空白部分的空白区，测量复写区长度和空白区长度，两者的和即为捻距长度。

以上两种检测主要通过人手工去完成，需消耗大量的人力物力，检测精度偏低，未能实现在钢丝绳提升过程中实时监测钢丝绳捻距变化的目的，目前虽然在钢丝绳检测中出现了超声波检测法、渗透检测法、涡流检测法、电磁检测法等，但这些检测方法都只应用到了钢丝绳表面缺陷的检测，并没有实现钢丝绳捻距测量。

近几年，随着摄像机制作工艺的日趋完善，图像识别技术解决了工业生产、地形勘测等领域的诸多问题，因此图像识别技术在钢丝绳捻距测量上也会有一定的应用前景。

发明内容

本发明的目的在于克服现有钢丝绳检测的不足，提供一种钢丝绳捻距实时动态检测评估方法，以实现非接触式实时检测钢丝绳的捻距，并通过检测钢丝绳捻距及其捻距变化，判断钢丝绳质量和钢丝绳在提升重物时扭转载荷的分布变化状况。

为了实现上述目的，本发明采取如下技术方案。

一种钢丝绳捻距实时动态检测评估方法，其特征在于：所述钢丝绳捻距实时动态检测评估方法是按下列步骤进行的：

（1）图像采集

所述图像采集是采用高清摄像机及其直线光照灯直接拍摄工作状态下的钢丝绳表面，并将拍摄图片通过数据线同时发送给图像存储器和图像处理器；

（2）图像存储

所述图像存储是一可编程图像存储器，接收来自高清摄像机拍摄图片，并进行快速编号存储，然后按编码次序逐一将图片通过数据线发送给图像处理及数据显示；

（3）图像处理

所述图像处理是一包含Matlab编写的图像识别程序的图像处理器，接收来自图像存储器的拍摄图片，图片处理方法如下：

第一是灰度转化：将拍摄图片进行灰度转换，改善图像画质；

第二是滤波处理：对灰度图像进行高斯滤波操作，去除图像中各像素噪点，

第三是提取边缘：利用Sobel算子对图像中的所有竖直边缘进行提取；

第四是图像阈值操作：确定图像中每个像素点应属于目标区域还是背景区域，从而产生相应的二值图像；

第五是图像形态运算：删除竖直边缘间的空白区域，连通边缘区域，获得一钢丝绳位置区域；

第六是钢丝绳定位操作：用矩形框逼近连通区域形状，进行拟合操作，通过长宽比去除大量非钢丝绳区域，获得钢丝绳在图像上的具体位置；

第七是图像分割：根据钢丝绳股的灰度值与两股的缝隙间的灰度值不同，形成灰度值高低不同的纹理；利用Voronoi图根据不同的灰度纹理将钢丝绳的每股图像分割开；

第八是捻距评估：统计一捻距图像水平和竖直方向上像素点的数量，根据像素与实际距离间的换算关系，计算得到钢丝绳捻距的评估值；

（4）数据显示：所述数据显示是一PC机，装有基于labview编写的捻距波形显示和监测软件，实现钢丝绳捻距数据显示；

（5）故障报警：所述故障报警是一个报警器，通过反馈信号线分别于高清摄像机、图形存储器、图像微处理器及PC机相连接，当上位机软件检测到捻距评估值波形图像发生明显变化，或者高清摄像机、图形存储器、图像微处理器有任意一出现故障，均将反馈信号传送至报警装置，触发报警。

进一步的技术方案如下。

一种钢丝绳捻距实时动态检测评估方法，其特征在于：所述高清摄像机、图像存储器、图像处理器、数据显示、报警器是各自独立设置。

一种钢丝绳捻距实时动态检测评估方法，其特征在于：所述高清摄像机分别与图像存储器和图像处理器连接，首先发送图像文件到图像存储器。然后图像存储器将高清摄像机采集到的图像文件快速进行编号存储，并将图像文件按照编号顺序逐一传送到图像处理器中；所述图像存储器是图像采集和图像处理的速度匹配器，若图像存储器出现故障，则发送反馈信号到高清摄像机，使其直接发送图像文件到图像处理器进行处理。

一种钢丝绳捻距实时动态检测评估方法，其特征在于：所述图像处理器和图像存储器分别与数据显示设备连接，由图像处理器将钢丝绳捻距评估值传送到数据显示设备上；若数据显示设备监测到捻距评估值波形图像有较大变化时，则触发报警装置，同时将反馈信号发送至图像存储设备，使其将对应编号的图像文件调出，发送至数据显示设备；若图像处理设备出现故障，则将反馈信号发送至图像存储设备，使其直接将图像文件发送至数据显示设备，并观察图像判断分析钢丝绳的捻距状况。

一种钢丝绳捻距实时动态检测评估方法，其特征在于：所述钢丝绳捻距实时动态检测的移动速度应当小于15公里/小时。

一种钢丝绳捻距实时动态检测评估方法，其特征在于：所述钢丝绳捻距实时动态检测的捻距精度是1 mm。

一种钢丝绳捻距实时动态检测评估方法，其特征在于：所述钢丝绳捻距实时动态检测的状态如下：

第一工作状态：当摄像机启动后，控制直线光照灯打开。待光源发射稳定后，摄像机开始拍照，并将采集到的图像文件发送到图像存器备中。图像存储器对接收来的大量图像进行编号和快速存储。然后将带有编号的图像文件逐一发送到图像处理器，在图像处理器中对图像进行图像预处理、钢丝绳定位、图像分割及捻距评估，并将钢丝绳捻距值传送到数据显示设备。数据显示设备通过labview编写的捻距波形显示和监测软件，将接收到的捻距评估值生成曲线，并时刻监测曲线的波动情况。若数据显示设备监测到捻距评估值波形图像发生较大变化，则触发报警装置，同时将反馈信号发送至图像存储器，使其将对应编号的钢丝绳图像调出，发送至数据显示装置进行显示；

第二工作状态：当摄像机启动后，控制直线光照灯打开。待光源发射稳定后，摄像机开始拍照，若此时图像存储器损坏，其会将反馈信号发送至摄像机，摄像机检测到反馈信号，直接将图像文件发送到图像处理器备。在图像处理器中对图像进行图像预处理、钢丝绳定位、图像分割及钢丝绳捻距评估，并将它们传送到数据显示设备。数据显示设备通过labview编写的捻距波形显示和监测软件，将接收到的捻距评估值生成曲线，并时刻监测曲线的波动情况，若数据显示装置监测到捻距评估值波形图像有较大变化，则触发报警装置，进行分析推断钢丝绳的捻距变化情况；

第三工作状态：当摄像机启动后，控制直线光照灯打开。待光源发射稳定后，摄像机开始拍照，并将采集到的图像文件发送到图像存储器中。若图像处理器出现故障，则将反馈信号发送至图像存储设备，使其直接将图像文件发送至数据显示设备。通过观察图像，进行分析并推断钢丝绳的捻距变化情况。

本发明上述技术方案与现有技术相比，其优点与积极效果在于本方法基于图像处理技术，通过对钢丝绳捻距非接触式、实时不间断的工作状态进行检测，并对钢丝绳表面受力状况及扭转受力状态的分析评估，实现了钢丝绳的安全使用隐患排查，检测灵敏度及自动化程度高。

附图说明

图1是本发明的系统结构示意图。

图2是本发明钢丝绳捻距检测的图像处理流程图。

图3是本发明利用图像处理进行钢丝绳捻距检测原理的含背景钢丝绳图像。

图4是本发明利用图像处理进行钢丝绳捻距检测原理的钢丝绳定位结果图。

图5是本发明利用图像处理进行钢丝绳捻距检测原理的用voronoi图按灰度值进行图像分割图。

图6是本发明利用图像处理进行钢丝绳捻距检测原理的钢丝绳捻距评估图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作出进一步的说明。

具体实施方式1

如附图所示，实施本发明上述所提供的一种钢丝绳捻距实时动态检测评估方法，是基于图像处理技术，所采用的系统设备是高清摄像机、图像存储器、图像处理器、数据显示设备及报警器，且各自独立设置，通过数据线传输数据，实现对钢丝绳捻距非接触式、实时不间断的工作状态进行检测，并对钢丝绳表面受力状况及扭转受力状态的分析评估，其中钢丝绳捻距实时动态检测的移动速度是小于15公里/小时，钢丝绳捻距实时动态检测的捻距精度是1 mm，具体方法是按下列步骤进行的：

步骤一、图像采集：图像采集是采用高清摄像机及其直线光照灯直接拍摄工作状态下的钢丝绳表面，并将拍摄图片通过数据线同时发送给图像存储器和图像处理器；

步骤二、图像存储：图像存储是一可编程图像存储器，接收来自高清摄像机拍摄图片，并进行快速编号存储，然后按编码次序逐一将图片通过数据线发送给图像处理及数据显示；

步骤三、图像处理：图像处理是一包含Matlab编写的图像识别程序的图像处理器，接收来自图像存储器的拍摄图片，图片处理方法包括如下步骤：

第一、灰度转化：将拍摄图片进行灰度转换，改善图像画质；

第二、滤波：对灰度图像进行高斯滤波操作，去除图像中各像素噪点；

第三、提取边缘：利用Sobel算子对图像中的所有竖直边缘进行提取；

第四、图像阈值操作：确定图像中每个像素点应属于目标区域还是背景区域，从而产生相应的二值图像；

第五、图像形态运算：删除竖直边缘间的空白区域，连通边缘区域，获得一钢丝绳位置区域；

第六、钢丝绳定位操作：用矩形框逼近连通区域形状，进行拟合操作，通过长宽比去除大量非钢丝绳区域，获得钢丝绳在图像上的具体位置；

第七、图像分割：根据钢丝绳股的灰度值与两股的缝隙间的灰度值不同，形成灰度值高低不同的纹理，利用Voronoi图根据不同的灰度纹理将钢丝绳的每股图像分割开；

第八、捻距评估：统计一个捻距图像水平和竖直方向上像素点的数量，根据像素与实际距离间的换算关系，计算得到钢丝绳捻距的评估值；

步骤四、数据显示：设置一台PC机，并装有基于labview编写的捻距波形显示和监测软件，进行数据显示；

步骤五、故障报警：设置一故障报警器，并通过反馈信号线分别于高清摄像机、图形存储器、图像微处理器及PC机相连接，当上位机软件检测到捻距评估值波形图像发生明显变化，或者高清摄像机、图形存储器、图像微处理器有任意一出现故障，均将反馈信号传送至报警装置，触发报警。

具体实施方式2

如附图1至附图6所示，实施本发明上述所提供的一种钢丝绳捻距实时动态检测评估方法是在具体实施方式1的基础上，进一步地，将高清摄像机分别与图像存储器和图像处理器连接，首先发送图像文件到图像存储器，然后图像存储器将高清摄像机采集到的图像文件快速进行编号存储，并将图像文件按照编号顺序逐一传送到图像处理器中；该图像存储器是图像采集和图像处理的速度匹配器，若图像存储器出现故障，则发送反馈信号到高清摄像机，使其直接发送图像文件到图像处理器进行处理。

具体实施方式3

如附图1至附图6所示，实施本发明上述所提供的一种钢丝绳捻距实时动态检测评估方法是在具体实施方式1的基础上，进一步地，该图像处理器和图像存储器分别与数据显示设备连接，由图像处理器将钢丝绳捻距评估值传送到数据显示设备上；若数据显示设备监测到捻距评估值波形图像有较大变化时，则触发报警装置，同时将反馈信号发送至图像存储设备，使其将对应编号的图像文件调出，发送至数据显示设备；若图像处理设备出现故障，则将反馈信号发送至图像存储设备，使其直接将图像文件发送至数据显示设备，并观察图像判断分析钢丝绳的捻距状况。

进一步地，上述具体实施方式是包括图像采集、图像存储、图像处理、数据显示、反馈报警五个步骤，还有以下三种工作状态。

第一工作状态：当摄像机启动后，由其控制直线光照灯打开，待光源发射稳定后，摄像机开始拍照，并把采集到的图像文件发送到图像存储设备中，图像存储设备对接收来的大量图像进行编号和快速存储，然后将带有编号的图像逐一发送到图像处理设备，在图像处理设备中对图像进行图像预处理、钢丝绳定位、图像分割、捻距提取等操作后得到钢丝绳捻距数值和表面状态图像，并把它们传送到数据显示设备，数据显示设备通过labview编写的捻距波形显示和监测软件，把接收到的捻距评估值生成曲线，并时刻监测曲线的波动情况，若数据显示设备监测到捻距评估值波形图像发生较大变化，则触发报警装置，同时把反馈信号发送至图像存储设备，使其把对应编号的钢丝绳图像调出，发送至数据显示装置显示。

第二工作状态：当摄像机启动后，由其控制直线光照灯打开，待光源发射稳定后，摄像机开始拍照，若此时图像存储设备损坏，其会把反馈信号发送至摄像机，摄像机检测到反馈信号，就直接把图像文件发送到图像处理设备，在图像处理设备中对图像进行图像预处理、钢丝绳定位、图像分割、捻距提取、等四部操作后得到钢丝绳捻距评估值，并把它们传送到数据显示设备，数据显示设备通过labview编写的捻距波形显示和监测软件，把接收到的捻距评估值生成曲线，并时刻监测曲线的波动情况，若数据显示装置监测到捻距评估值波形图像有较大变化，则触发报警装置，由于图像存储设备损坏，并不能把对应编号的钢丝绳图像调出，因此只能人工推测钢丝绳捻距变化情况。

第三工作状态：当摄像机启动后，由其控制直线光照灯打开，待光源发射稳定后，摄像机开始拍照，并把采集到的图像文件发送到图像存储设备中，若图像处理设备出现故障，则把反馈信号发送至图像存储设备，使其直接将图像文件发送至数据显示设备，此时可由工作人员通过观察图像，进行人工监测钢丝绳捻距变化情况。

基于图像处理的钢丝绳捻距评估步骤如下：

图像处理设备对图像进行预处理，其步骤包括所述图像处理是一包含Matlab编写的图像识别程序的图像处理器，接收来自图像存储器的拍摄图片，图片处理流程包括如下步骤：

第一、灰度转化：将拍摄图片进行灰度转换，改善图像画质；

第二、滤波：对灰度图像进行高斯滤波操作，去除图像中各像素噪点；

第三、提取边缘：利用Sobel算子对图像中的所有竖直边缘进行提取；第四、图像阈值操作：确定图像中每个像素点应属于目标区域还是背景区域，从而产生相应的二值图像；

第五、图像形态运算：删除竖直边缘间的空白区域，连通边缘区域，获得一钢丝绳位置区域；

第六、钢丝绳定位操作：用矩形框逼近连通区域形状，进行拟合操作，通过长宽比去除大量非钢丝绳区域，获得钢丝绳在图像上的具体位置；

第七、图像分割：根据钢丝绳股的灰度值与两股的缝隙间的灰度值不同，形成灰度值高低不同的纹理，利用Voronoi图根据不同的灰度纹理将钢丝绳的每股图像分割开；

第八、捻距评估：统计一个捻距图像水平和竖直方向上像素点的数量，根据像素与实际距离间的换算关系，计算得到钢丝绳捻距的评估值。

上述实施一种钢丝绳捻距实时动态检测及其评估方法，该方法主要包括图像采集、图像存储、图像处理、数据显示、反馈报警五个步骤，本方法利用图像处理技术实现了实时监测、非接触式和高精度测量钢丝绳捻距，具有传统人工检测所不具备的优点，本方法也可以对影响钢丝绳安全使用的因素如表面状况和扭转状态等进行评估。

上述结合附图对本发明的具体实施方式做了详细说明，但本发明不仅限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。

Claims (7)

1.一种钢丝绳捻距实时动态检测评估方法，其特征在于：所述钢丝绳捻距实时动态检测评估方法是按下列步骤进行的：

（1）图像采集：所述图像采集是采用高清摄像机及其直线光照灯直接拍摄工作状态下的钢丝绳表面，并将拍摄图片通过数据线同时发送给图像存储器和图像处理器；

（2）图像存储：所述图像存储是一可编程图像存储器，接收来自高清摄像机拍摄图片，并进行快速编号存储，然后按编码次序逐一将图片通过数据线发送给图像处理及数据显示；

（3）图像处理：所述图像处理是一包含Matlab编写的图像识别程序的图像处理器，接收来自图像存储器的拍摄图片，图片处理方法如下：

第一是灰度转化：将拍摄图片进行灰度转换，改善图像画质；

第二是滤波处理：对灰度图像进行高斯滤波操作，去除图像中各像素噪点，

第三是提取边缘：利用Sobel算子对图像中的所有竖直边缘进行提取；

第四是图像阈值操作：确定图像中每个像素点应属于目标区域还是背景区域，从而产生相应的二值图像；

第五是图像形态运算：删除竖直边缘间的空白区域，连通边缘区域，获得一钢丝绳位置区域；

第六是钢丝绳定位操作：用矩形框逼近连通区域形状，进行拟合操作，通过长宽比去除大量非钢丝绳区域，获得钢丝绳在图像上的具体位置；

第七是图像分割：根据钢丝绳股的灰度值与两股的缝隙间的灰度值不同，形成灰度值高低不同的纹理；利用Voronoi图根据不同的灰度纹理将钢丝绳的每股图像分割开；

第八是捻距评估：统计一捻距图像水平和竖直方向上像素点的数量，根据像素与实际距离间的换算关系，计算得到钢丝绳捻距的评估值；

（4）数据显示：所述数据显示是一PC机，装有基于labview编写的捻距波形显示和监测软件，实现钢丝绳捻距数据显示；

（5）故障报警：所述故障报警是一个报警器，通过反馈信号线分别于高清摄像机、图形存储器、图像微处理器及PC机相连接，当上位机软件检测到捻距评估值波形图像发生明显变化，或者高清摄像机、图形存储器、图像微处理器有任意一出现故障，均将反馈信号传送至报警装置，触发报警。

2.如权利要求1所述的钢丝绳捻距实时动态检测评估方法，其特征在于：所述高清摄像机、图像存储器、图像处理器、数据显示、报警器是各自独立设置。

3.如权利要求1所述的钢丝绳捻距实时动态检测评估方法，其特征在于：所述高清摄像机分别与图像存储器和图像处理器连接，首先发送图像文件到图像存储器；然后图像存储器将高清摄像机采集到的图像文件快速进行编号存储，并将图像文件按照编号顺序逐一传送到图像处理器中；所述图像存储器是图像采集和图像处理的速度匹配器，若图像存储器出现故障，则发送反馈信号到高清摄像机，使其直接发送图像文件到图像处理器进行处理。

4.如权利要求1所述的钢丝绳捻距实时动态检测评估方法，其特征在于：所述图像处理器和图像存储器分别与数据显示设备连接，由图像处理器将钢丝绳捻距评估值传送到数据显示设备上；若数据显示设备监测到捻距评估值波形图像有较大变化时，则触发报警装置，同时将反馈信号发送至图像存储设备，使其将对应编号的图像文件调出，发送至数据显示设备；若图像处理设备出现故障，则将反馈信号发送至图像存储设备，使其直接将图像文件发送至数据显示设备，并观察图像判断分析钢丝绳的捻距状况。

5.如权利要求1所述的钢丝绳捻距实时动态检测评估方法，其特征在于：所述钢丝绳捻距实时动态检测的移动速度小于15公里/小时。

6.如权利要求1所述的钢丝绳捻距实时动态检测评估方法，其特征在于：所述钢丝绳捻距实时动态检测的捻距精度是1 mm。

7.如权利要求1所述的钢丝绳捻距实时动态检测评估方法，其特征在于：所述钢丝绳捻距实时动态检测的状态如下：

当摄像机启动后，控制直线光照灯打开，待光源发射稳定后，摄像机开始拍照，并将采集到的图像文件发送到图像存器备中；图像存储器对接收来的大量图像进行编号和快速存储；然后将带有编号的图像文件逐一发送到图像处理器，在图像处理器中对图像进行图像预处理、钢丝绳定位、图像分割及钢丝绳捻距评估，并将钢丝绳捻距评估值传送到数据显示设备；数据显示设备通过labview编写的捻距波形显示和监测软件，将接收到的捻距评估值生成曲线，并时刻监测曲线的波动情况；若数据显示设备监测到捻距评估值波形图像发生较大变化，则触发报警装置，同时将反馈信号发送至图像存储器，使其将对应编号的钢丝绳图像调出，发送至数据显示装置进行显示；

第二工作状态：当摄像机启动后，控制直线光照灯打开；待光源发射稳定后，摄像机开始拍照，若此时图像存储器损坏，其会将反馈信号发送至摄像机，摄像机检测到反馈信号，直接将图像文件发送到图像处理器备；在图像处理器中对图像进行图像预处理、钢丝绳定位、图像分割及钢丝绳捻距评估，并将它们传送到数据显示设备；数据显示设备通过labview编写的捻距波形显示和监测软件，将接收到的捻距评估值生成曲线，并时刻监测曲线的波动情况，若数据显示装置监测到捻距评估值波形图像有较大变化，则触发报警装置，进行分析推断钢丝绳的捻距变化情况；

第三工作状态：当摄像机启动后，控制直线光照灯打开；待光源发射稳定后，摄像机开始拍照，并将采集到的图像文件发送到图像存储器中；若图像处理器出现故障，则将反馈信号发送至图像存储设备，使其直接将图像文件发送至数据显示设备；通过观察图像，进行分析并推断钢丝绳的捻距变化情况。