CN110268221A - 线绳测量装置和线绳测量方法 - Google Patents

Abstract

一种线绳测量装置，具备：两个相机1、2，所述两个相机从不同方向拍摄一个或不少于两个线绳8；以及分析装置5，所述分析装置分析作为由所述两个相机1、2拍摄的图像的图像数据，其中所述分析装置5通过立体方法对所述图像数据应用三角测量原理以求解所述线绳8相对于所述相机1、2的中心坐标P₀，并且当基于所述线绳8的所述中心坐标P₀而计算所述线绳8的直径D时校正体积畸形。

Description

线绳测量装置和线绳测量方法

技术领域

本发明涉及一种线绳测量装置和方法。本发明尤其涉及一种通过分析其中被线传感器相机拍摄到在电梯绞盘附近的绳索的图像数据来在不接触的情况下测量绳径的技术。

背景技术

专利文献1公开了使用区域相机，专利文献2公开了使用投影仪，并且专利文献3公开了使用线传感器测量绳径。

引用列表

专利文献

[PLT 1] JP 5446849 B2

[PLT 2] JP 4370471 B2

[PLT 3] JP 5769875 B2。

发明内容

技术问题

然而，因为专利文献1以使用区域相机为前提，所以与线传感器相机相比，绳径的测量分辨率不太理想。此外，因为没有考虑到振动，所以在因绳索的振动等而造成从相机到绳索的距离从测量开始时发生变化的情况下，测量是不可能的。

专利文献2成本极高，因为每个绳索都必需投影仪。

对于专利文献3，因为在从图像处理结果转换到实际大小的过程中预先计算每个像素的转换系数，所以在相机与绳索之间的距离因绳索的振动等而波动的情况下，必须重置转换系数。

问题的解决方案

一种解决上述问题的根据本发明的权利要求1的线绳测量装置是一种线绳测量装置，所述线绳测量装置具备：两个相机，所述两个相机从不同方向拍摄一个或不少于两个线绳；以及分析装置，所述分析装置分析作为由所述两个相机拍摄的图像的图像数据，其中所述分析装置通过立体方法对所述图像数据应用三角测量原理以求解所述线绳相对于所述相机的坐标，并且当基于所述线绳的所述坐标而计算所述线绳的直径时校正体积畸形。

一种解决上述问题的根据本发明的权利要求2的线绳测量装置是根据权利要求1的所述线绳测量装置，所述线绳测量装置还具备包括至少一个照明仪器，所述至少一个照明仪器照明所述线绳。

一种解决上述问题的根据本发明的权利要求3的线绳测量装置是根据权利要求1或2的所述线绳测量装置，其中所述分析装置通过以下操作来校正体积畸形：求解其中所述线绳的外径投射到所述相机的图像传感器表面的两个投射点，求解穿过所述投射点和所述相机的焦点的两条线作为触及所述线绳的所述外径的线，求解垂直于所述线并穿过所述线绳的中心的两条垂直线，计算从其中所述线触及所述线绳的所述外径的点到所述线绳的所述中心的距离，作为所述垂直线的长度，以及用所述垂直线的所述长度的总和来计算所述线绳的所述直径。

一种解决上述问题的根据本发明的权利要求4的线绳测量方法是一种线绳测量方法，所述线绳测量方法具备以下步骤：由两个相机从不同方向拍摄一个或不少于两个线绳，通过分析作为拍摄图像的图像数据，通过立体方法用三角测量原理来求解所述线绳相对于所述相机的坐标；以及在基于所述线绳的所述坐标而计算所述线绳的直径时校正体积畸形。

一种解决上述问题的根据本发明的权利要求5的线绳测量方法是根据权利要求4的所述线绳测量方法，其中由至少一个照明仪器照明所述线绳。

一种解决上述问题的根据本发明的权利要求6的线绳测量方法是根据权利要求4或5的所述线绳测量方法，其中通过以下操作执行校正体积畸形：求解其中所述线绳的外径投射到所述相机的图像传感器表面的两个投射点，求解穿过所述投射点和所述相机的焦点的两条线作为触及所述线绳的所述外径的线，求解垂直于所述线并穿过所述线绳的中心的两条垂直线，计算从其中所述线触及所述线绳的所述外径的点到所述线绳的所述中心的距离，作为所述垂直线的长度，以及用所述垂直线的所述长度的总和来计算所述线绳的所述直径。

本发明的有利效果

通过使用两个相机，即所谓的立体相机，从不同方向拍摄一个或不少于两个线绳并分析作为拍摄图像的图像数据，本发明通过立体方法用三角测量原理来求解线绳相对于立体相机的坐标(包括相机与线绳之间的距离)，并且当基于线绳的求解的坐标而计算线绳的直径时，表现出可自动地校正体积畸形的效果。

此外，与其中计算从图像到实际大小的转换系数的常规发明不同，本发明使得能够在不求解这种转换系数的情况下测量线绳的直径。在其中线绳振动或位置波动的情况下也是如此，其中测量常规地是不可能的。

此外，与其中每个绳索都必需投影仪的常规发明不同，本发明可以在多个线绳上使用至少一个照明仪器来测量多个振动线绳。

附图说明

[图1]是示出本发明的线绳直径测量装置的装置配置图。

[图2]是体积畸形的说明图。

[图3]是体积畸形校正的说明图。

[图4]是示出根据本发明的示例1的线绳直径测量方法的流程图。

[图5]是根据本发明的示例1的线绳直径测量方法中的每个步骤的说明图。

具体实施方式

图1中示出了本发明的装置配置。

图1示出了安装在电梯绞盘附近的线绳直径测量装置。

如图1所示，作为一个实施方案，本发明的线绳直径测量装置具备：两个线传感器相机(“相机”)1、2；背景照明(仪器)3；前照照明(仪器)4；以及分析装置5。

相机1、2从不同方向拍摄电梯绳索(“绳索”)8；背景照明3从背表面照明绳索8，并且前照照明4从前表面照明绳索8。

在图中，由点划线指示其中由相机1拍摄绳索8的拍摄范围81和其中由相机2拍摄绳索8的拍摄范围82；以这种方式，这些拍摄范围重叠并在水平横截面处切割绳索8的方向上。

在图中，作为示例，示出了一个绳索8；然而，在电梯绞盘处，可以由相机1、2拍摄多个绳索8。只要可以照明相机1、2的拍摄范围，就可以省略背景照明3或前照照明4。而在专利文献2中，每个绳索都必需投影仪，在本发明中，可以使用一个照明、背景照明3或前照照明4照明多个绳索8。

分析装置5是分析作为由相机1、2拍摄的图像的图像数据的装置，并且特别是通过立体方法将三角测量原理应用于由相机1、2拍摄的图像数据以求解绳索8相对于相机1、2的坐标并基于绳索8的求解的坐标而计算绳索8的直径并校正体积畸形的装置。

分析装置5具备图像记录单元51、图像处理单元52和绳径计算单元53。作为分析装置5，可以使用通用个人计算机，并且图像记录单元51、图像处理单元52和绳径计算单元53可以通过软件实现。存储装置6伴随于分析装置5而存在。

由相机1、2拍摄的图像是作为图像数据a输入到分析装置5并由图像记录单元51存储在存储装置6中。存储装置6还保存由图像处理单元52和绳径计算单元53进行处理所必需的各种数据。

如下所述，图像处理单元52对作为由相机1、2拍摄的图像的图像数据a执行边缘检测和除噪处理。

如下所述，绳径计算单元53是通过对执行边缘检测和除噪处理的图像数据a执行包括体积畸形校正的各种类型的处理来计算绳径的装置。

电梯(未示出)的位置信号b通过诸如电梯控制器7的外部输入输入到分析装置5，并且电梯的位置和相机1、2的拍摄线同步。同步信号c在相机1、2之间发送和接收。

如上所述，虽然存在若干在不接触的情况下测量电梯绳索的方法，但是本发明提供了一种由线传感器相机1、2进行的立体相机方法的测量装置。

通过使用线传感器相机1、2作为测量仪器，可以通过一个相机1或2一次测量多个电梯绳索8；与使用区域相机的专利文献1相比，可能进行更精确的测量，因为在分辨率和拍摄周期方面也具有优越性。

常规地还提出了一种使用相机测量电梯绳索的直径的方法。专利文献3使用区域相机和线传感器相机执行绳索的直径测量并与使用相机的本发明相关。

然而，专利文献3必须预先计算以像素单位计的转换系数，以将图像处理的结果转换为实际大小。

在以这种方式预先计算转换系数的情况下，每当相机与绳索之间的距离因电梯绳索振动等而波动时，转换系数就会改变，这使测量不可能进行。

此外，因为在图像的边缘处的测量目标因在图2中的作为相机特性的体积畸形而拍摄得较大，所以还存在不能确立唯一转换系数的问题。

关于这些问题，本发明通过两个线传感器相机1、2测量绳索8相对于相机1、2的坐标(包括它们之间的二维距离)并使用该测量值自动地校正体积畸形，换句话说，自动地和顺序地计算用于从图像处理结果转换成实际大小的系数。

此外，因为通常根据绳索的峰值部分来管理绳径，所以还希望从图像检测到绳索的峰值。

首先，校正体积畸形的方法在下面描述为理论公式。

<校正体积畸形的方法>

如图2所示，体积畸形是在使用相机10拍摄绳索11、12等的情况下出现的现象。它是在其中在相机空间(被称为相机10中的空间)B中的图像传感器表面13处拍摄作为在真实空间A中具有相同的直径的测量目标的绳索11、12的情况下在图像的边缘处的绳索12被测量为比定位在相机中心d处的绳索11更厚的现象。

也就是说，它是在其中在真实空间A中定位在相机中心d处的绳索11和定位在图像的边缘处的绳索12具有相同的直径的情况下定位在图像的边缘处的绳索12投射到在相机空间B中的图像传感器表面13的大小h被测量为比定位在相机中心d处的绳索11投射到在相机空间B中的图像传感器表面13的大小g更大(更厚)。

如图3所示，着重于真实空间A中存在的绳索8在下面描述了校正体积畸形的方法。

下面公式(1)、(2)是从在相机10的图像传感器表面13上的绳索投射点u₁、u₂到作为测量目标的绳索外径点P₁ (x₁, y₁)、P₂ (x₂, y₂)的线性方程。

[算式1]

在公式(1)、(2)中，F是相机的焦距，并且u₁、u₂是在图中在水平方向(x轴方向)上距相机中心d的距离；两个线性方程都通过焦点(0, 0)。

也就是说，因为绳索投射点u₁、u₂是投射到相机10的图像传感器表面13的绳索外径点P₁ (x₁, y₁)、P₂ (x₂, y₂)，如公式(1)、(2)所指示，所以求解通过绳索投射点u₁、u₂和绳索外径点P₁ (x₁, y₁)、P₂ (x₂, y₂)的线性方程与求解连接绳索投射点u₁、u₂和焦点(0, 0)的线性方程相同。

接着，使用上面公式(1)、(2)，其中将绳索外径点P₁、P₂转换为在高度(在y轴方向上从相机10到绳索8的深度)y₀处的位置的点被限定为P’₁ (x’₁, y’₁)、P’₂ (x’₂, y’₂)。从点P’₁、P’₂，可以使用下面公式(3)计算绳索中心坐标P₀ (x₀, y₀)。y’₁ = y’₂ = y₀，并且绳索中心坐标P₀被限定为点P’₁、P’₂的中点。

[算式2]

此时，可以分别通过下面公式(4)、(5)计算垂直于公式(1)、(2)的线并通过绳索外径点P₁、P₂的线。公式(4)、(5)都通过绳索中心坐标P₀。

也就是说，求解的是垂直于由公式(1)、(2)指示的线并通过绳索中心坐标P₀的两条垂直线。

[算式3]

分别将公式(1)、(2)代入公式(4)、(5)中，可以按照下面公式(6)、(7)计算绳索外径点P₁ (x₁, y₁)、P₂ (x₂, y₂)。

[算式4]

可以通过下面公式(8)计算其中通过下面公式来校正体积畸形的绳径D。

[算式5]

也就是说，如公式(8)的第二方程和第三方程所指示，作为两条垂直线的长度d₁、d₂，分别计算的是从其中由公式(1)、(2)指示的线触及绳索8的外径点P₁、P₂到绳索中心坐标P₀的距离。

此外，如公式(8)中的第一方程所指示，用垂直线的长度d₁、d₂的总和来计算绳索8的直径D。

这里，已经知道相机10的焦距F和作为从相机10到绳索8的深度的高度y₀，并且是通过立体方法应用三角测量原理来求解绳索中心坐标P₀。此外，由相机10测量在相机10的图像传感器表面13上的绳索投射点u₁、u₂。此外，也可以通过按公式(6)、(7)计算来求解a₁、a₂、x₁、y₁、x₂和y₂。

示例1

下面参考图4中所示的流程图描述了本发明的示例。

本示例用由图1中所示的装置配置组成的绳径测量装置来计算装置。

基于图4如下进行本发明的步骤。

首先，将由相机1、2拍摄的图像作为图像数据输入到分析装置5(步骤S1)。

接着，通过分析装置5的图像处理单元52对输入图像数据执行边缘检测和除噪处理(步骤S2)。

接着，对由分析装置5的绳径计算单元53执行边缘检测和除噪处理的图像数据执行绳距测量(步骤S3)、绳径计算(步骤S4)和绳索峰值部分计算(步骤S5)。

之后，由分析装置5确定拍摄是否结束(步骤S6)；如果拍摄没有结束，那么输入新拍摄的图像(步骤S7)，并且重复步骤S2至步骤S5，并且如果拍摄结束，那么流程结束(步骤S8)。

每个步骤如下。

<步骤S1：图像输入>

如图5中的(a)所示，将由相机1、2拍摄的图像作为图像数据输入到分析装置5。在图5中的(a)中，绳索8的内侧(被填充为黑色)与绳索8的外侧(被填充为白色)之间的边界是绳索8的外径I。

这里，通过使用从电梯控制器7获取的位置信息来使相机拍摄周期波动，拍摄可能以绳索8的恒定拍摄间距进行。

输入是两个相机1、2的图像，其中拍摄以该恒定间距执行。

<步骤S2：边缘检测、除噪处理>

如图5中的(b)所示，从输入图像检测到绳索8的外径(边缘)。在图5中的(b)中，将绳索8的内侧与绳索8的外侧之间的边界被检测为绳索8的边缘J。

这里，通过使用抛物线拟合作为检测绳索8的边缘的手段以子像素精确度执行边缘检测，可以以比正常边缘检测更高的精确度检测绳索的外径。

此时，还在计算出的边缘上使用移动平均方法来执行对边缘中包括的拍摄噪声的去除。

<步骤S3：绳距测量>

从相机1、2(在左侧和右侧)的图像的绳索外径检测结果计算出绳索8的作为测量目标的中心坐标，并且使用通过校准提前求解的相机的内部参数和外部参数用三角测量原理来测量从相机到作为目标的绳索中心的距离。

<步骤S4：绳径测量>

使用在步骤S2处检测到的绳索8的外径和关于在步骤S3处测量到的距绳索的距离的信息来执行绳索8的直径的测量。就此而言，如已经基于图3描述的，此时校正体积畸形。下面重复简化描述。

首先，求解的是其中绳索8的外径点P₁、P₂投射在相机10的图像传感器表面13上的绳索投射点u₁、u₂。

接着，如公式(1)、(2)所指示，作为通过绳索投射点u₁、u₂并触及绳索的外径点P₁、P₂的线，求解连接绳索投射点u₁、u₂与焦点(0, 0)的线性方程。

接着，求解的是垂直于由公式(1)、(2)指示的线并通过绳索中心坐标P₀的两条垂直线。

然后，如公式(8)的第二方程和第三方程所指示，作为两条垂直线的长度d₁、d₂，分别计算的是从其中由公式(1)、(2)指示的线触及绳索8的外径点P₁、P₂到绳索中心坐标P₀的距离；如公式(8)中的第一方程所指示，用垂直线的长度d₁、d₂的总和来计算绳索8的直径D。

注意，如图5中的(c)所示，绳索8的检测到的直径值K根据图像拍摄线以恒定幅度波动。

注意，尽管存在专利文献3，但是为了预先计算每个像素的转换系数，需要在其中相机与绳索之间的距离因绳索的振动等而波动的情况下重置转换系数，在本发明中不需要这种转换系数重置，因为应用的是通过立体方法的三角测量原理。

<步骤S5：绳索峰值部分计算>

如图5中的(d)所示，从测量到的绳径值检测绳索峰值部分。也就是说，因为绳索8的检测到的直径值K根据图像拍摄线以恒定幅度波动，所以通过计算绳径值K的测量结果值的最大值来求解绳索峰值部分L。

工业适用性

本发明的线绳测量装置和方法具有广泛的工业适用性，因为它们涉及一种在不接触的情况下测量绳径并校正体积畸形的技术。

参考标记列表

1、2、10 线传感器相机(相机)

3、4 照明

5 分析装置

6 存储装置

7 电梯控制器

8、11、12 线绳(绳索)

13 相机图像传感器表面

51 图像记录单元

52 图像处理单元

53 绳径计算单元

81、82 拍摄范围

A 真实空间

B 相机空间

a 图像数据

b 位置信号

c 同步信号

d 相机中心

F 相机的焦距

g、h 投射大小

I 绳索的外径

J 绳索的边缘

K 绳索的直径值

L 绳索峰值部分

P₀ 绳索中心坐标

P₁、P₂ 绳索外径点

u₁、u₂ 绳索投射点。

Claims (6)

1. 一种线绳测量装置，所述线绳测量装置包括：两个相机，所述两个相机从不同方向拍摄一个或不少于两个线绳；以及

分析装置，所述分析装置分析作为由所述两个相机拍摄的图像的图像数据；其中

所述分析装置通过立体方法对所述图像数据应用三角测量原理以求解所述线绳相对于所述相机的坐标，并且

当基于所述线绳的所述坐标而计算所述线绳的直径时校正体积畸形。

2.根据权利要求1所述的线绳测量装置，所述线绳测量装置还包括：至少一个照明仪器，所述至少一个照明仪器照明所述线绳。

3.根据权利要求1或2所述的线绳测量装置，其中所述分析装置通过以下操作来校正体积畸形：

求解其中所述线绳的外径投射到所述相机的图像传感器表面的两个投射点，

求解穿过所述投射点和所述相机的焦点的两条线作为触及所述线绳的所述外径的线，

求解垂直于所述线并穿过所述线绳的中心的两条垂直线，

计算从其中所述线触及所述线绳的所述外径的点到所述线绳的所述中心的距离，作为所述垂直线的长度，以及

用所述垂直线的所述长度的总和来计算所述线绳的所述直径。

4. 一种线绳测量方法，所述线绳测量方法包括以下步骤：由两个相机从不同方向拍摄一个或不少于两个线绳；

通过分析作为拍摄图像的图像数据，通过立体方法用三角测量原理来求解所述线绳相对于所述相机的坐标；以及

在基于所述线绳的所述坐标而计算所述线绳的直径时校正体积畸形。

5. 根据权利要求4所述的线绳测量方法，其中由至少一个照明仪器照明所述线绳。

6.根据权利要求4或5所述的线绳测量方法，其中

通过以下操作执行校正体积畸形：

求解其中所述线绳的外径投射到所述相机的图像传感器表面的两个投射点，

求解穿过所述投射点和所述相机的焦点的两条线作为触及所述线绳的所述外径的线，

求解垂直于所述线并穿过所述线绳的中心的两条垂直线，

计算从其中所述线触及所述线绳的所述外径的点到所述线绳的所述中心的距离作为所述垂直线的长度，以及

用所述垂直线的所述长度的总和来计算所述线绳的所述直径。