CN110980192A - 一种皮带撕裂检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种皮带撕裂检测方法，该方法包括以下步骤：根据收集的皮带撕裂样本进行目标识别训练，形成训练好的皮带撕裂识别模型；在皮带易发生撕裂的部位下方安装摄像头，通过网络以及RTSP协议实时获取所述摄像头的视频图像；利用训练好的皮带撕裂识别模型对获取的视频图像进行检测分析，初步判断皮带是否发生撕裂以及撕裂的程度；实时采集驱动皮带运行的电机的电压和电流数据；将采集的电压和电流数据与预设的正常电压和电流范围进行对比，判断电机的电压和电流数据是否正常；结合图像检测和数据检测的结果，进一步确认皮带是否发生撕裂以及撕裂的程度。本发明实现了皮带撕裂的实时智能检测，提高了检测效率和准确性。

Description

一种皮带撕裂检测方法
技术领域
本发明涉及皮带检测技术领域，特别涉及一种皮带撕裂检测方法。
背景技术
皮带运输系统是现代工业生产中运输物料的重要手段。在皮带运输过程中，如果出现皮带撕裂的情况，不仅影响物料的运输、造成浪费和污染，而且会导致机器急停等故障，影响生产顺利进行。
皮带输送工作时，机尾部料口处皮带容易出现撕裂，现有技术主要采用人工巡检的方式对皮带撕裂情况进行检测，一旦发现皮带出现撕裂状况，工作人员立即关停输送线。然而这种巡检方式不能对皮带撕裂情况进行实时监控，导致检测效率低，且具有一定的滞后性，出现撕裂情况时不能立即停机处理，存在一定的安全隐患。
发明内容
本发明的目的在于提供一种皮带撕裂检测方法，以实现皮带撕裂的实时智能检测，提高检测效率和准确性。
为解决上述技术问题，本发明的实施例提供一种皮带撕裂检测方法，包括以下步骤：
S1、根据收集的皮带撕裂样本进行目标识别训练，形成训练好的皮带撕裂识别模型；
S2、在皮带易发生撕裂的部位下方安装摄像头，通过网络以及RTSP协议实时获取所述摄像头的视频图像；
S3、利用训练好的皮带撕裂识别模型对获取的视频图像进行检测分析，初步判断皮带是否发生撕裂以及撕裂的程度；
S4、实时采集驱动皮带运行的电机的电压和电流数据；
S5、将采集的电压和电流数据与预设的正常电压和电流范围进行对比，判断电机的电压和电流数据是否正常；
S6、结合步骤S3和步骤S5的结果，进一步确认皮带是否发生撕裂以及撕裂的程度。
优选地，所述步骤S1包括：
将收集的皮带撕裂样本按照严重程度分为两类，其中，轻撕裂样本：皮带仅出现裂痕，没有开口；重撕裂样本：皮带出现裂痕，且有开口；
基于深度学习卷积神经算法对轻撕裂样本和重撕裂样本进行分等级目标识别训练，形成训练好的皮带撕裂识别模型。
优选地，所述步骤S2包括：
根据历史数据确定皮带易发生撕裂的部位；
在皮带易发生撕裂的部位下方安装摄像头，所述皮带易发生撕裂的部位包括皮带落料口；
对所述摄像头视频图像中的皮带区域进行设定。
优选地，所述步骤S3包括：
将获取的视频图像载入训练好的皮带撕裂识别模型进行图像对比；
根据图像对比结果初步判断皮带是否发生撕裂以及撕裂的程度。
优选地，所述步骤S4包括：
利用数据采集OPC网关实时采集驱动皮带运行的电机的电压和电流数据；
通过HTTP协议的接口将采集的电压和电流数据提供给外部模块调用。
优选地，所述步骤S6包括：
如果步骤S3初步判断皮带发生撕裂，则认为皮带发生撕裂的概率为90％，如果步骤S5同时判断出电机的电压和电流数据异常，则认为皮带发生撕裂的概率为100％。
优选地，所述检测方法还包括在所述步骤S6之后进行的：
当确认皮带撕裂时，向工作人员进行报警，报警方式包括声光报警、监控屏展示报警和移动终端信息推送报警。
优选地，所述检测方法还包括在所述步骤S6之后进行的：
当确认皮带撕裂时，向皮带电机控制器发送指令，控制皮带电机停机或调整运行参数。
本发明的上述技术方案的有益效果如下：
上述方案中，本发明利用训练好的皮带撕裂识别模型对摄像头获取的视频图像进行实时检测，根据检测结果同时参考驱动皮带运行的电机的电压和电流的变化情况来判断是否发生皮带撕裂以及撕裂的严重程度。本发明不仅能够实现皮带撕裂的实时智能检测，提高检测效率和准确性，并且在判断出皮带撕裂情况时能够及时进行报警和设备联动，提高了生产的安全性。
附图说明
图1是本发明实施例提供的皮带撕裂检测方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
本发明的实施例提供了一种皮带撕裂检测方法，如图1所示，该方法包括以下步骤：
S1、根据收集的皮带撕裂样本进行目标识别训练，形成训练好的皮带撕裂识别模型；
S2、在皮带易发生撕裂的部位下方安装摄像头，通过网络以及RTSP协议实时获取所述摄像头的视频图像；
S3、利用训练好的皮带撕裂识别模型对获取的视频图像进行检测分析，初步判断皮带是否发生撕裂以及撕裂的程度；
S4、实时采集驱动皮带运行的电机的电压和电流数据；
S5、将采集的电压和电流数据与预设的正常电压和电流范围进行对比，判断电机的电压和电流数据是否正常；
S6、结合步骤S3和步骤S5的结果，进一步确认皮带是否发生撕裂以及撕裂的程度。
上述方案中，本发明利用训练好的皮带撕裂识别模型对摄像头获取的视频图像进行实时检测，根据检测结果同时参考驱动皮带运行的电机的电压和电流的变化情况来判断是否发生皮带撕裂以及撕裂的严重程度，实现了皮带撕裂的实时智能检测，提高了检测效率和准确性。
进一步地，步骤S1包括：
将收集的皮带撕裂样本按照严重程度分为两类，其中，轻撕裂样本：皮带仅出现裂痕，没有开口；重撕裂样本：皮带出现裂痕，且有开口；
基于深度学习卷积神经算法对轻撕裂样本和重撕裂样本进行分等级目标识别训练，形成训练好的皮带撕裂识别模型。
作为本发明的一种具体实施方式，模型训练的具体过程如下：
1)数据集预处理，包括按照实际要求对获取的图片大小进行裁剪处理，利用标注工具labelme对收集的皮带撕裂图像进行标注，标注的类别分为轻撕裂和重撕裂两类。
2)模型训练，算法如下：
配置训练参数→训练head部分→训练所有层；
训练参数配置如下：
Figure BDA0002311839190000041
Figure BDA0002311839190000051
Figure BDA0002311839190000061
Figure BDA0002311839190000071
Figure BDA0002311839190000081
Figure BDA0002311839190000091
Figure BDA0002311839190000101
进一步地，步骤S2包括：
根据历史数据确定皮带易发生撕裂的部位；
在皮带易发生撕裂的部位下方安装摄像头，所述皮带易发生撕裂的部位包括皮带落料口；
对摄像头视频图像中的皮带区域进行设定。
通常情况下，皮带落料口处附近会容易发生撕裂，将摄像头部署在落料口附近的皮带下方，有利于在皮带发生撕裂时第一时间监视到，摄像头要求支持RTSP、ONVIF协议。
获取摄像头实时视频图像的算法如下：
Figure BDA0002311839190000111
其中，cv2是opencv库，
rtsp://admin:admin@192.168.1.45:554//Streaming/Channels/1为摄像头的rtsp流媒体地址，根据实际的摄像头获取，frame为实时获取到的视频图像。
进一步地，步骤S3包括：
将获取的视频图像载入训练好的皮带撕裂识别模型进行图像对比；
根据图像对比结果初步判断皮带是否发生撕裂以及撕裂的程度。
具体算法如下：
Figure BDA0002311839190000112
Figure BDA0002311839190000121
Figure BDA0002311839190000131
Figure BDA0002311839190000141
Figure BDA0002311839190000151
Figure BDA0002311839190000161
根据results返回的结果情况，并参考电机的电压和电流数据，最终确定出皮带撕裂情况。
进一步地，步骤S4包括：
利用数据采集OPC网关实时采集驱动皮带运行的电机的电压和电流数据；
通过HTTP协议的接口将采集的电压和电流数据提供给外部模块调用。
OPC网关采集数据原理如下：
数采接口OPC网关有两个本地以太网口连接DCS系统和接口机或服务器，在网关机运行DCStoSafety软件，DCStoSafety通过OPC、TCP、UDP、API和SDK等方式采集DCS系统实时数据，同时将获取的实时数据包装成OPC Sever(即OPC4Safety软件)。在接口机或服务器上的以太网口连接到数采接口OPC网关就可以采集到实时数据。
进一步地，步骤S6包括：
如果步骤S3初步判断皮带发生撕裂，则认为皮带发生撕裂的概率为90％，如果步骤S5同时判断出电机的电压和电流数据异常，则认为皮带发生撕裂的概率为100％。
进一步地，所述检测方法还包括在步骤S6之后进行的：
当确认皮带撕裂时，向工作人员进行报警，报警方式包括声光报警、监控屏展示报警和移动终端信息推送报警。
以及，当确认皮带撕裂时，向皮带电机控制器发送指令，控制皮带电机停机或调整运行参数。
综上所述，本发明方法利用训练好的皮带撕裂识别模型对摄像头获取的视频图像进行实时检测，根据检测结果同时参考驱动皮带运行的电机的电压和电流的变化情况来判断是否发生皮带撕裂以及撕裂的严重程度。本发明不仅能够实现皮带撕裂的实时智能检测，提高检测效率和准确性，并且在判断出皮带撕裂情况时能够及时进行报警和设备联动，提高了生产的安全性。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种皮带撕裂检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、根据收集的皮带撕裂样本进行目标识别训练，形成训练好的皮带撕裂识别模型；
S2、在皮带易发生撕裂的部位下方安装摄像头，通过网络以及RTSP协议实时获取所述摄像头的视频图像；
S3、利用训练好的皮带撕裂识别模型对获取的视频图像进行检测分析，初步判断皮带是否发生撕裂以及撕裂的程度；
S4、实时采集驱动皮带运行的电机的电压和电流数据；
S5、将采集的电压和电流数据与预设的正常电压和电流范围进行对比，判断电机的电压和电流数据是否正常；
S6、结合步骤S3和步骤S5的结果，进一步确认皮带是否发生撕裂以及撕裂的程度。
2.根据权利要求1所述的皮带撕裂检测方法，其特征在于，所述步骤S1包括：
将收集的皮带撕裂样本按照严重程度分为两类，其中，轻撕裂样本：皮带仅出现裂痕，没有开口；重撕裂样本：皮带出现裂痕，且有开口；
基于深度学习卷积神经算法对轻撕裂样本和重撕裂样本进行分等级目标识别训练，形成训练好的皮带撕裂识别模型。
3.根据权利要求1所述的皮带撕裂检测方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
根据历史数据确定皮带易发生撕裂的部位；
在皮带易发生撕裂的部位下方安装摄像头，所述皮带易发生撕裂的部位包括皮带落料口；
对所述摄像头视频图像中的皮带区域进行设定。
4.根据权利要求1所述的皮带撕裂检测方法，其特征在于，所述步骤S3包括：
将获取的视频图像载入训练好的皮带撕裂识别模型进行图像对比；
根据图像对比结果初步判断皮带是否发生撕裂以及撕裂的程度。
5.根据权利要求1所述的皮带撕裂检测方法，其特征在于，所述步骤S4包括：
利用数据采集OPC网关实时采集驱动皮带运行的电机的电压和电流数据；
通过HTTP协议的接口将采集的电压和电流数据提供给外部模块调用。
6.根据权利要求1所述的皮带撕裂检测方法，其特征在于，所述步骤S6包括：
如果步骤S3初步判断皮带发生撕裂，则认为皮带发生撕裂的概率为90％，如果步骤S5同时判断出电机的电压和电流数据异常，则认为皮带发生撕裂的概率为100％。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的皮带撕裂检测方法，其特征在于，所述检测方法还包括在所述步骤S6之后进行的：
当确认皮带撕裂时，向工作人员进行报警，报警方式包括声光报警、监控屏展示报警和移动终端信息推送报警。
8.根据权利要求1-6中任一项所述的皮带撕裂检测方法，其特征在于，所述检测方法还包括在所述步骤S6之后进行的：
当确认皮带撕裂时，向皮带电机控制器发送指令，控制皮带电机停机或调整运行参数。
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