CN111024704A - 使用图像处理技术来对钢丝绳进行自动缺陷检测 - Google Patents

使用图像处理技术来对钢丝绳进行自动缺陷检测 Download PDF

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Abstract

提供了使用图像处理来对柔性构件进行自动缺陷检测的实施方案。所述技术包括通过一个或多个传感器监测柔性构件以获得传感器数据，将来自所述一个或多个传感器的传感器数据转换成图像数据，以及接收参考图像数据以与所述图像数据进行比较。所述技术还包括基于所述比较和所述柔性构件的阈值设置信息来确定缺陷，以及基于所述缺陷来发送通知。

Description

使用图像处理技术来对钢丝绳进行自动缺陷检测
相关申请的交叉引用
本申请要求2018年10月10日提交的印度申请号201811038485的权益，该申请通过引用整体并入本文。
背景技术
本文描述的实施方案整体涉及健康状况监测，并且更具体地涉及使用图像处理技术来对钢丝绳进行自动缺陷检测。
缆绳和钢丝绳的使用遍及所有类型的行业和应用。例如，缆绳用于电梯、绞车、起重机等。这些应用包括安全关键应用，例如载人救援任务。需要对这些缆绳进行定期检查，以确定是否存在任何缺陷。存在可能出现的各种类型的缺陷，例如由于疲劳、重载荷或其他事件而导致的钢丝绳断裂、绳索断裂等。可能需要一致且有效地进行缆绳检查。
发明内容
根据一个实施方案，提供了一种使用图像处理来对柔性构件进行自动缺陷检测的系统，所述系统包括：一个或多个传感器，所述一个或多个传感器被配置为监测柔性构件；图像处理器，所述图像处理器被配置为将来自所述一个或多个传感器的传感器数据转换成图像数据；以及处理模块，所述处理模块被配置为接收参考图像数据。所述处理模块还被配置为将所述图像数据与所述参考图像数据进行比较，基于所述比较和柔性构件的阈值设置信息来确定缺陷，以及基于所述缺陷来发送通知。
除了本文所述特征中的一个或多个特征之外，或者作为替代，另外的实施方案包括处理模块，所述处理模块被配置为确定所述缺陷，确定所述缺陷还包括至少部分地基于所述缺陷来将所述缺陷分类成一个或多个类别。
除了本文所述特征中的一个或多个特征之外，或者作为替代，另外的实施方案包括一个或多个为光纤的传感器。
除了本文所述特征中的一个或多个特征之外，或者作为替代，另外的实施方案包括柔性构件，所述柔性构件是绳索、丝线、带和链条中的至少一种。
除了本文所述特征中的一个或多个特征之外，或者作为替代，另外的实施方案包括使用基于柔性构件的参考图像数据。
除了本文所述特征中的一个或多个特征之外，或者作为替代，另外的实施方案包括基于柔性构件的应用类型的阈值设置信息。
除了本文所述特征中的一个或多个特征之外，或者作为替代，另外的实施方案包括处理模块，所述处理模块被配置为确定柔性构件的缺陷的位置。
除了本文所述特征中的一个或多个特征之外，或者作为替代，另外的实施方案包括通知，所述通知包括缺陷的位置、缺陷的数量、缺陷的类型或对进行与柔性构件相关的维修的建议。
根据另一实施方案，提供了一种使用图像处理来对柔性构件进行自动缺陷检测的方法。所述方法包括通过一个或多个传感器监测柔性构件以获得传感器数据，将来自所述一个或多个传感器的传感器数据转换成图像数据，以及接收参考图像数据以与所述图像数据进行比较。所述方法还包括基于所述比较和柔性构件的阈值设置信息来确定缺陷，以及基于所述缺陷来发送通知。
除了本文所述特征中的一个或多个特征之外，或者作为替代，另外的实施方案包括确定所述缺陷，确定所述缺陷还包括至少部分地基于所述缺陷来将所述缺陷分类成一个或多个类别。
除了本文所述特征中的一个或多个特征之外，或者作为替代，另外的实施方案包括一个或多个为光纤的传感器。
除了本文所述特征中的一个或多个特征之外，或者作为替代，另外的实施方案包括柔性构件，所述柔性构件是绳索、丝线、带和链条中的至少一种。
除了本文所述特征中的一个或多个特征之外，或者作为替代，另外的实施方案包括基于柔性构件的参考图像数据。
除了本文所述特征中的一个或多个特征之外，或者作为替代，另外的实施方案包括使用基于柔性构件的应用类型的阈值设置信息。
除了本文所述特征中的一个或多个特征之外，或者作为替代，另外的实施方案包括确定柔性构件的缺陷的位置。
除了本文所述特征中的一个或多个特征之外，或者作为替代，另外的实施方案包括通知，所述通知包括缺陷的位置、缺陷的数量、缺陷的类型或对进行与柔性构件相关的维修的建议。
本公开的实施方案的技术效果包括使用光纤、透镜和图像传感器以及图像处理器来一致且有效地监测缆绳和钢丝绳的健康状况。
除非另有明确指示，否则上述特征和要素可以不排他地在各种组合中进行组合。这些特征和要素以及其操作根据以下描述和附图将变得更显而易见。然而应当理解，以下的描述和附图在本质上意图用于说明和解释，而非用于限制。
附图说明
以下描述无论如何都不应视作限制性的。参考附图，相同的元件编号相同：
图1描绘了根据一个或多个实施方案的使用图像处理技术来对钢丝绳进行自动缺陷检测的系统；
图2描绘了根据一个或多个实施方案的系统的布置；
图3描绘了根据一个或多个实施方案的光学端口的布置；
图4描绘了根据一个或多个实施方案的使用图像处理来对钢丝绳进行自动缺陷检测的处理流程；以及
图5描绘了根据一个或多个实施方案的使用图像处理技术来对钢丝绳进行自动缺陷检测的方法的流程图。
具体实施方式
在当今的环境中，绳索、缆绳和细线(一般称为“绳索”)用于各种应用中。使用绳索的应用可以确定它们将被检查的频率以及允许绳索进行更换/修理的容限。对于安全关键应用而言，可能需要经常检查，例如每100个循环或每10个小时操作，而可以以较长的间隔检查非安全关键应用。
绳索是柔性构件，并且可能承受突然的载荷和外部干扰，在这种情况下绳索的载荷会超过绳索的额定载荷。另外，绳索可能会承受反复载荷，最终可能会导致缺陷。这些缺陷可包括扭结、局部扭曲(由金属-金属接触引起的股线问题)、污垢、腐蚀以及许多其他因素。绳索由经过培训的技术人员进行检查，并且绳索的健康状况可能会根据不同检修技术人员的手动检查而有所不同。检修技术人员的技术和经验可以告知其对于绳索健康状况的评估，这可能会导致对于同一绳索和/或缺陷存在一定范围的主观性。
另外，在操作期间无法进行绳索检查。因此，包括绳索和/或柔性构件的装置可能会由于移除绳索并将其送去检查所花费的时间而停机。绳索的长度可根据其应用而变化。例如，例如，用于电梯的绳索可以在长度范围内变化，从而给检查程序增加额外的时间。此外，不同类型的绳索可能表现出不同类型的缺陷，检修技术人员必须了解每种类型的绳索、它们的容限以及相关的缺陷。
本文描述的技术提供一种通过使用图像处理技术来进行绳索健康状况监测的非侵入式诊断方法。另外，所述技术提供对绳索或其他柔性构件的预后分析。本文描述的技术可以使用一个或多个传感器来收集关于绳索的数据，并监测绳索的健康状况，其中传感器可以包括光纤传感器。
本文描述的技术还提供了通过使用图像处理和分析方法来进行缺陷检测。可以使用多种算法来分析绳索的缺陷，并且可以选择最适合应用的算法。一种或多种技术包括缺陷检测方法，所述方法对故障类型进行分类，并且还基于绳索的应用来对操作间隙的严重程度进行排序。例如，诸如救援任务的安全关键应用可能需要比非安全关键应用更严格的阈值容限。
本文描述的技术还提供了在绳索或其他柔性构件中进行一致的缺陷检测，所述一致的缺陷检测是确定缺陷的数量、缺陷的类型、绳索中缺陷的位置以及与绳索相关的其他信息。在一个或多个实施方案中，可以基于收集的现场故障数据来更新系统，以提高整体检测效率，并将不同类型的绳索的缺陷与绳索健康状况相关联。
在图1中，提供了根据一个或多个实施方案的使用图像处理来对绳索进行自动缺陷检测方法的系统100。
系统100包括图像捕获装置102，该图像捕获装置位于钢丝绳处理装置130的控制电子器件内。钢丝绳处理装置130包括安装座104并且被配置为监测诸如绳索、带、丝线等的柔性构件106。安装座104可以定位在柔性构件106从控制其的装置分配的位置附近。在一个或多个实施方案中，图像捕获装置102包括一个或多个传感器，例如光纤，所述一个或多个传感器被配置为通过在柔性构件106的表面上提供光并分析从柔性构件106的表面反射离开的光，来检测来自柔性构件106的传感器数据。所述传感器被定位成检测柔性构件106的整个表面。在该非限制性示例中，存在三根光纤(L1、L2和L3)，所述三根光线用于检测来自柔性构件的传感器数据。
系统100还包括图像转换系统108，该图像转换系统被配置为从图像捕获装置102接收传感器数据，并将传感器数据转换成图像数据。在非限制性示例中，传感器数据是光学光数据，并且光信息被转换以形成柔性构件106的图像。图1还描绘了图像处理器110，其中图像处理器110被配置为增强来自转换系统108的图像数据以供进一步处理。图像处理器110被配置为增大图像数据的锐度、去除模糊、去除失真、将图像裁剪到感兴趣区域、使图像变为单色等，以使图像适用于进一步处理和分析，从而进行缺陷检测。
处理模块110被配置为执行多种算法以处理从图像处理器110接收到的图像数据。处理模块110还被配置为从参考图像数据源114接收参考图像数据，并从阈值设置源116接收阈值设置信息。参考图像数据和阈值设置信息对应于由系统100监测的柔性构件106的类型，用于将当前柔性构件106与健康的或新的柔性构件进行比较。参考图像信息可以包括诸如绳索类型、长度、直径、股线信息、绳索/股线图案等的信息。阈值设置信息可以包括诸如缺陷类型、映射到绳索剩余寿命或强度的缺陷类别的信息。应当理解，其他类型的信息也可以包括在参考图像和阈值设置信息中，并且信息可以针对每种类型的绳索以及使用绳索的应用而变化。例如，用于两种不同应用的相同绳索可具有不同的可接受容限和操作阈值。
响应于使用参考图像和阈值设置信息来对柔性构件106的当前图像进行处理和分析，处理模块112可以将结果发送到显示器118。
在一个或多个实施方案中，显示器118可以包括在系统100中以显示分析结果。显示器118可以呈现图形数据、文本数据、绳索的可视图像等。显示器118还可以向操作员呈现通知信息，所述通知信息指示诸如绳索的健康状况的信息，包括存在的任何缺陷的严重程度或者何时应修理/更换绳索的建议。
响应于分析的结果，可以通过警报模块120将警报发送给操作员或其他用户。警报可包括与缺陷类型、绳索缺陷严重程度、缺陷数量、修复和/或更换建议、估计修复时间、缺陷的可视性等相关的信息。由系统100进行的分析结果可以存储在存储装置122中。机器学习可以优化缺陷的类型和绳索的剩余寿命以及针对绳索缺陷提供的建议。
在图2中，示出了根据一个或多个实施方案的系统100中使用的安装座104的布置200的视图。装置102包括安装座104，该安装座被配置为容纳一个或多个传感器例如光纤，以用于监测柔性构件106。每根光纤都包括光纤端口202A、B和C，如图3所示。每个光纤端口202都被配置为发送和接收光信号L1、L2和L3，并且具有视场204，如图2所示。
在一个或多个实施方案中，光纤和端口202以120度间隔开以覆盖绳索106的整个表面。在其他实施方案中，可以使用不同数量的传感器、传感器类型、间隔等来监测绳索的健康状况。例如，在系统100正在监测带的情况下，可以使用一个或两个传感器装置来监测绳索。
现在参考图3，示出了光学端口202的内部视图的布置300。光学端口202被配置为附接到图2所示的壳体/安装座104。光学端口202接收光缆302，该光缆被配置为将光学信号数据交换到图1中示出的图像处理器110。光学端口202还包括一个或多个滤光器304和透镜306。光学端口202包括光源308，该光源被配置为将光传输到绳索106，并且光学端口202被配置为接收表征绳索106表面的反射光数据，以用于进一步的处理。
现在参考图4，示出了根据一个或多个实施方案的用于处理图像数据的处理流程400。如图所示，在框402处，在处理模块112处接收若干输入，以使用图像处理技术来对绳索进行自动缺陷检测。在一个或多个实施方案中，在框402处接收的输入包括数据集404，该数据集包括捕获的图像数据、图像文件名、绳索段的位置和参考图像数据。在一个或多个实施方案中，系统100被配置为接收来自绞车的绳索段信息，或绳索分配系统指示已经分配的绳索长度的位置。该信息可包括用于分配绳索的滚筒的尺寸和匝数。应当理解，可以使用其他技术。应当理解，可以接收其他数据并将其用于图像数据的处理。在框406处，将图像数据转换成黑白图像以进行进一步处理。
第一标记技术408A利用Canny变换，Canny变换用于将绳索的边缘与参考图像进行比较。例如，可以使用Canny变换处理来获得松散股线信息。第二标记技术408B包括用于图像梯度/图像拉普拉斯(Laplacian)量值的差分滤波器，其用于将当前图像与参考图像进行比较。每一帧都可以监测一定长度的绳索，并将帧分成较小的帧/窗口，以便对照参考帧进行分析。第三标记技术408C包括对绳索的每个段使用基于块的像素颜色分析。在处理期间，可以矩阵的形式来提供当前绳索的图像，将其与同样以矩阵形式提供的参考图像进行比较。可以将两个矩阵进一步相互比较，并与该特定绳索的阈值设置所允许的容限进行比较。在框410处，对各种标记方法的缺陷图像进行投票。例如，标记技术将参考图像与实际(缺陷)图像进行比较。此外，投票过程允许针对各种应用使用阈值容限来确定绳索是否适合操作或需要修理/更换。应当理解，可以根据可配置的选择来进行选择。可以将所得到的缺陷图像412以通知形式提供给操作员和/或提供用于进一步分析。
现在参考图5，提供了使用图像处理技术来对柔性构件进行自动缺陷检测的方法500的流程图。方法500开始于框502，并进行到框504，框504提供了通过一个或多个传感器监测柔性构件以获得传感器数据。方法500继续到框506并且用于将来自一个或多个传感器的传感器数据转换成图像数据。框508用于接收参考图像数据和阈值设置信息。在框510处，方法500用于将图像数据与参考图像数据进行比较。框512用于基于所述比较和阈值设置信息来确定缺陷。框514处的方法用于基于缺陷来发送通知。方法500在框516处结束。
技术效果和益处包括提供预后和诊断解决方案的实时绳索健康状况监测。因此，由于机载诊断，系统的可靠性提高。技术效果和益处包括减少人工检查的时间并提高报告绳索健康状况的一致性。当使用用于人和货物应用的钢丝绳时，人员安全性也会提高。通过使用机器学习技术，可以使系统更加智能化，所述机器学习技术用于分析现场维修数据以准确地鉴定缺陷，并将缺陷与绳索的剩余寿命相关联。
在此通过例示而非限制的方式参考附图给出了所公开的装置和方法的一个或多个实施方案的详细描述。
术语“约”旨在包括与基于提交申请时可用设备的特定量的测量值相关联的误差程度。
本文使用的术语仅用于描述特定实施方案的目的，并且不旨在限制本公开。如本文所用，除非上下文另外明确指出，否则单数形式的“一个”、“一种”和“该/所述”也旨在包括复数形式。还应理解，当在本说明书中使用时，术语“包括”和/或“包含”指定所述特征、整体、步骤、操作、元件和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整体、步骤、操作、元件部件和/或其群组。
虽然已经参考示例性实施方案描述了本公开，但是本领域技术人员将理解，在不脱离本公开的范围的情况下，可做出各种改变并可用等效物来替代其要素。另外，在不脱离本发明的实质范围的情况下，可以进行许多修改以使特定情况或材料适应本公开的教导。因此，意图是本公开不限于作为预期用于实施本公开的最佳模式而公开的特定实施方案，而是本公开将包括落入权利要求范围内的所有实施方案。

Claims (16)

1.一种使用图像处理来对柔性构件进行自动缺陷检测的系统，所述系统包括：
一个或多个传感器，所述一个或多个传感器被配置为监测柔性构件；
图像处理器，所述图像处理器被配置为将来自所述一个或多个传感器的传感器数据转换成图像数据；以及
处理模块，所述处理模块被配置为接收参考图像数据，将所述图像数据与所述参考图像数据进行比较，基于所述比较和所述柔性构件的阈值设置信息来确定缺陷，以及基于所述缺陷来发送通知。
2.如权利要求1所述的系统，其中所述处理模块被配置为确定所述缺陷，确定所述缺陷还包括至少部分地基于所述缺陷来将所述缺陷分类成一个或多个类别。
3.如权利要求1所述的系统，其中所述一个或多个传感器是光纤。
4.如权利要求1所述的系统，其中所述柔性构件是绳索、丝线、带和链条中的至少一种。
5.如权利要求1所述的系统，其中所述参考图像数据是基于所述柔性构件。
6.如权利要求1所述的系统，其中所述阈值设置信息是基于所述柔性构件的应用类型。
7.如权利要求1所述的系统，其中所述处理模块被配置为确定所述柔性构件的所述缺陷的位置。
8.如权利要求1所述的系统，其中所述通知包括所述缺陷的位置、缺陷的数量、缺陷的类型或对进行与所述柔性构件相关的维修的建议。
9.一种使用图像处理来对柔性构件进行自动缺陷检测的方法，所述方法包括：
通过一个或多个传感器监测柔性构件以获得传感器数据；
将来自所述一个或多个传感器的传感器数据转换成图像数据；
接收参考图像数据以与所述图像数据进行比较；
基于所述比较和所述柔性构件的阈值设置信息来确定缺陷；以及
基于所述缺陷来发送通知。
10.如权利要求9所述的方法，其中确定所述缺陷还包括至少部分地基于所述缺陷来将所述缺陷分类成一个或多个类别。
11.如权利要求9所述的方法，其中所述一个或多个传感器是光纤。
12.如权利要求9所述的方法，其中所述柔性构件是绳索、丝线、带和链条中的至少一种。
13.如权利要求9所述的方法，其中所述参考图像数据是基于所述柔性构件。
14.如权利要求9所述的方法，其中所述阈值设置信息是基于所述柔性构件的应用类型。
15.如权利要求9所述的方法，其还包括确定所述柔性构件的所述缺陷的位置。
16.如权利要求9所述的方法，其中所述通知包括所述缺陷的位置、缺陷的数量、缺陷的类型或对进行与所述柔性构件相关的维修的建议。
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