CN111223094B - 一种烧结机的台车箅条间距检测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种烧结机的台车箅条间距检测方法，包括如下步骤：获取烧结机的台车上所有排箅条的初始完整图像；对所有排箅条，得到二值化后的箅条图像；对所有排箅条的实际间隙图像进行第二次图像预处理，得到所有排箅条的间隙图像；基于所述间隙图像，在沿着垂直于箅条的方向上，基于预设高度，截取一段间隙图像片段，每排箅条区域截取两个或多个间隙图像片段；基于得到的箅条相邻间隙区域的面积与所述预设高度的比值，得到每个间隙片段中箅条的间距值，基于该距离值对箅条故障进行诊断。该方法能够非常方便精确地检测出箅条的间距，进而掌握箅条的间距情况，并且能够定位到间距过大的的箅条位置，进而进行故障诊断等及采取相应的维修措施。
Description
技术领域
本申请涉及烧结机技术领域，特别涉及一种烧结机的台车箅条间距检测方法及系统。
背景技术
烧结是将各种粉状含铁原料配入适量的燃料、溶剂和水经过混合和造球后再烧结设备上使物料发生一系列物理化学变化，将矿粉颗粒粘结成块的过程。烧结作业是烧结生产的中心环节，它包括布料、点火和烧结等主要工序，烧结作业中的关键设备就是烧结机。请参考图1，图1为现有技术中一种烧结机的结构示意图。
如图1所示，烧结机包括台车101、炉缸层物料仓102、烧结混料仓103、点火炉104、头部星轮105、尾部星轮106、烧结矿破碎机107、风箱108及抽风机109等。带式烧结机是由头尾星轮带动的装有混合料的台车并配有点火、抽风装置的烧结机械装备。台车是首尾相连在封闭的轨道上连续运行的，如图1中上下两层的轨道上铺满了台车，一个烧结机包含上百个台车。含铁混合料通过给料装置下料到台车上后，点火装置将表面物料点燃，台车底部下方有一系列风箱，风箱一端为大型抽风机，通过抽风使台车装满的物料从表面向台车底部逐渐燃烧。
在台车上铺设有箅条。烧结机箅条作为台车的重要组成部件，箅条出现故障后可能导致漏料、透气性不佳等情况，因此其状态的好坏直接影响烧结的生产的正常运行和烧结质量的好坏。箅条就是固定在台车横梁上，用来承载物料并保证烧结反应的透气性。由于烧结台车是24h不间断运行，在矿物重量、抽风负压以及反复高温作用下，箅条容易损坏，箅条损坏后导致的不利影响有：
第一、箅条缺失。箅条断裂脱落后，会增加单排箅条的间隙宽度，当间隙过大时烧结混合料会从间隙孔中落入烟道，使料面形成“老鼠洞”。当箅条没有发生缺失，但是箅条由于工作磨损间距过大时，也会发生同样的问题。
2)箅条倾斜。箅条倾斜程度受箅条磨损和缺失的影响，当箅条倾斜过度时，箅条将无法卡在台车本体上，形成大面积脱落。
3)箅条间隙糊堵。烧结矿料堵塞在箅条间隙，大面积堵塞使得烧结反应的透气性变差，影响烧结矿质量。
发明内容
本申请要解决的技术问题为提供一种烧结机的台车箅条间距检测方法，该方法能够非常方便精确地检测出箅条的间距，进而掌握箅条的间距情况，并且能够定位到间距过大的的箅条位置，进而进行故障诊断等及采取相应的维修措施。此外，本申请另一个要解决的技术问题为提供一种烧结机的台车箅条间距检测系统。
为解决上述技术问题，本申请提供一种烧结机的台车箅条间距检测方法，用于检测烧结机的台车上所有排箅条的间距，包括如下步骤：
获取烧结机的台车上所有排箅条的初始完整图像；
对所有排箅条的初始完整图像进行第一次图像预处理，得到二值化后的箅条图像；
对所有排箅条的实际间隙图像进行第二次图像预处理，得到所有排箅条的间隙图像；
基于所述间隙图像，在沿着垂直于箅条的方向上，基于预设高度，截取一段间隙图像片段，每排箅条区域截取两个或多个间隙图像片段；
在所述间隙图像片段中，计算箅条相邻间隙区域的面积；
基于得到的箅条相邻间隙区域的面积与所述预设高度的比值，得到每个间隙片段中箅条的间距值，基于该距离值对箅条故障进行诊断。
可选的，所述在所述间隙图像片段中，计算箅条相邻间隙区域的面积的过程，包括：
计算出所有的箅条相邻区域的面积，并得出箅条间隙面积的平均值；
基于得到的箅条间隙面积的平均值与所述预设高度的比值，得到箅条的间距值。
可选的，所述在所述间隙图像片段中，计算箅条相邻间隙区域的面积的过程，包括：
采用边缘检测算法，检测获取所述理想间隙图像片段中箅条间隙的轮廓，并计算出每个轮廓的面积，得到轮廓面积向量：
l_area＝[l1,l2,...,ln]；
已知所述间隙图像片段的高度为所述预设高度h，将面积除以所述预设高度得出相邻箅条的间距值：
J＝[j1,j2,...,jn]，
可选的，所述检测方法还包括：
通过矩阵方式存储所有的箅条的间距值，并且矩阵中的每个间距值的位置与图像中的箅条间隙的位置一一对应。
可选的，所述检测方法还包括：
箅条的排数有三排，计算出每一排中箅条的所有的间距值，并采用如下矩阵公式存储间距值：
其中，n代表每一排箅条的数量。
可选的，所述检测方法还包括：
在每一排箅条中，计算出箅条间距值的总和：sum(J1)；
在每一排箅条中，计算出箅条间距值的最大值：max(J1)；
设置总间距阈值为δ1，最大间距阈值为δ2；
当sum(J1)<δ1，并max(J1)<δ2时，不发出报警信号；
当sum(J1)>＝δ1，并max(J1)<δ2时，发出轻量级报警信号；
当max(J1)>δ2时，发出重量级报警信号。
可选的，所述对所有排箅条的初始完整图像进行第一次图像预处理，得到所有排箅条的二值图像的过程，包括：
对所述初始完整图像进行灰度转换；
对经过灰度转换后的图像进行二值转换；
将得到的经过二值转换后的图像进行取反操作，得到所有排箅条的二值图，此时，图像中黑色区域为箅条区域和糊堵区域，白色区域为箅条间隙区域。
可选的，所述对所有排箅条的实际间隙图像进行第二次图像预处理，得到所有排箅条的间隙图像的过程，包括：
对得到的所述箅条二值图像进行直线拟合，得到过箅条边缘轮廓的所有直线，对直线进行筛选，剔除箅条短边拟合的直线；
建立一个全部为黑色的图像，并大小与所述箅条原图大小相同；
根据保留的所有直线参数，在黑色图像汇总采用白色将直线进行绘制，并使得绘制的直线的宽度等于箅条间隙的宽度，该宽度可根据相邻两箅条边缘轮廓拟合的直线之间的距离进行确定。
此外，为解决上述技术问题，本申请还提供一种烧结机的台车箅条间距检测系统，用于检测烧结机的台车上所有排箅条的间距，包括：
获取单元，用于获取烧结机的台车上所有排箅条的初始完整图像；
第一预处理单元，用于对所有排箅条的初始完整图像进行第一次图像预处理，得到所有排箅条的实际间隙图像；
第二预处理单元，用于对所有排箅条的实际间隙图像进行第二次图像预处理，得到所有排箅条的理想间隙图像；
截取单元，用于基于所述理想间隙图像，在沿着垂直于箅条的方向上，基于预设高度，截取一段理想间隙图像片段；
第一计算单元，用于在所述理想间隙图像片段中，计算箅条相邻间隙区域的面积；
第二计算单元，用于基于得到的箅条相邻间隙区域的面积与所述预设高度的比值，得到箅条的间距值。
在一种实施例中，本申请所提供的一种烧结机的台车箅条间距检测方法，用于检测烧结机的台车上所有排箅条的间距，包括如下步骤：获取烧结机的台车上所有排箅条的初始完整图像；对所有排箅条的初始完整图像进行第一次图像预处理，得到二值化后的箅条图像；对所有排箅条的实际间隙图像进行第二次图像预处理，得到所有排箅条的间隙图像；基于所述间隙图像，在沿着垂直于箅条的方向上，基于预设高度，截取一段间隙图像片段，每排箅条区域截取两个或多个间隙图像片段；在所述间隙图像片段中，计算箅条相邻间隙区域的面积；基于得到的箅条相邻间隙区域的面积与所述预设高度的比值，得到每个间隙片段中箅条的间距值，基于该距离值对箅条故障进行诊断。
该方法能够非常方便精确地检测出箅条的间距，进而掌握箅条的间距情况，并且能够定位到间距过大的的箅条位置，进而进行故障诊断等及采取相应的维修措施。
附图说明
图1为现有技术中一种烧结机的结构示意图；
图2为本申请一种实施例中烧结机的台车箅条间距检测方法的功能框图；
图3为本申请中烧结机的部分结构示意图；
图3-1为本申请一种实施例中烧结机的台车箅条间距检测方法的逻辑流程图；
图4为本申请一种实施例中烧结机的台车箅条间距方法中获取的箅条的初始完整图像的示意图；
图5为对图4中的图像进行二值化处理后得到的二值化图像；
图6为对图5中的图像进行处理后得到的mask图像；
图7为对图6中的图像截取一段间隙图像片段的图像示意图；
图8为箅条间隙情况示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型.
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本申请的系统功能结构请参考图2，图2为本申请一种实施例中烧结机的台车箅条间距检测方法的功能框图。
如图2所述，功能模块包括图像采集装置、数据与模型存储、图像获取、参数输出、特征参数计算、智能诊断模型、状态输出等。其中，其中图像采集装置将采集的图像进行预处理，并存储到数据与模型存储模块中。数据与模型存储输出箅条图像到图像获取模块中，输出特征参数到参数获取模块中。特征参数计算模型中的参数也会存储到数据与模型存储模块中。
图像采集装置具体可以参照图3，图3为本申请中烧结机的部分结构示意图。
(1)图像采集装置
本发明在机头上层检修平台位置安装一套图像采集装置，结构如图3所示，包括相机201、光源202和安装支架,用来采集台车203上的箅条的图像。根据视野大小、镜头参数、相机参数等，选择合适的一台或多台相机采集。图3中为采用两台相机同步获取箅条图像的示例。
(2)图像获取：
本装置采用的两台相机同步获取图像，每台相机分左右两侧，各负责一部分区域，相机视场区域有一定重合，用于图像拼接，采用图像拼接算法，如SIFT、SURF等拼接算分，将左右两侧图片合并成台车底部完整的箅条图像。得到的图像，请参考图4，图4为本申请一种实施例中烧结机的台车箅条间距检测方法中获取的箅条的初始完整图像的示意图；
获取的图像数据存储系统中管理。
(3)特征参数计算模型：
由图4可知，每台台车底部有三排箅条，箅条为长条形结构，紧密排列在台车本体上，相邻箅条之间有一点间隙，获取的图像中间隙区域和箅条本体区域特征不同，为此本申请中提出了基于外轮廓的方式将每根箅条区域提取出来，根据外轮廓数量得到每排箅条的根数。
该模型用于计算出箅条图像中每排箅条的根数，其处理过程为：
1、灰度转换、二值转化，得到箅条的二值化图像，得到的二值化图像其中白色区域为箅条间隙区域，黑色区域为箅条区域和糊堵区域。二值化处理能减少光照不均匀对外轮廓提取的干扰，得到的二值化图像具体参考图5，图5为对图4中的图像进行二值化处理后得到的二值化图像。如图5和图4的对比，图5中箅条和间隙之间的对比更明显。
下边对本申请中的灰度变换做出具体介绍。
灰度变换：此处灰度变换是将相机获取的图像转换为灰度图像，如采用的是彩色相机，此时获取的图像一个像素有红、绿、蓝三个颜色分量表示，是一个三通道图像(R、G、B)，通过灰度转换后，每个像素由一个灰度值表示，其取值范围为[0～255]，变为单通道图像。转换的方法有：
1)：平均法——将同一个像素位置3个通道RGB值进行平均
l(x,y)＝1/3*l_R(x,y)+1/3*l_G(x,y)+1/3*l_B(x,y)
2)最大最小平均法——取同一个像素位置的RGB中亮度最大的和最小的进行平均
l(x,y)＝0.5*max(l_R(x,y),l_G(x,y),l_B(x,y))+0.5*min(l_R(x,y),l_G(x,y),l_B(x,y))
3)加权平均法——每个颜色通道前的权重值不相同，如0.3*R+0.59*G+0.11*B。
需要说明是，以上灰度变换方法仅是一种举例，显然，其他灰度变换方法也能实现本申请的目的，也应该在本申请保护范围之内。
下边对本申请的二值处理作出具体介绍：
灰度图像取值为0～255之间，而二值图像也可称为黑白图像，其取值0表示黑色、255表示白色，进行二值转换时一般设定一个阈值T，当某像素点灰度值大于T时，设定该像素点的值为255，当小于T时，设定为0。
同上，需要说明是，以上二值处理方法仅是一种举例，显然，其他二值处理方法也能实现本申请的目的，也应该在本申请保护范围之内。
在完成上述灰度变换和二值转化后，需要再进行如下步骤：
具体请参考图6，图6为对图5中的图像进行处理后得到的mask图像。
2、箅条间隙区域提取：求糊堵占比首先要将箅条间隙区域全部提取出来。间隙区域的提取首先通过边缘提取或直线拟合的方法，找到箅条边缘区域，然后通过拟合的直线根据边缘长度将间隙区域填充，用于填充的直线需要另外绘制在相同尺寸的黑色画布上，得到一个mask图像，该mask代表箅条所有的间隙区域，如图6所示。
在上述方案中，可以直线拟合做出介绍，说明如下：
霍夫直线拟合就是把图像空间中的直线变换到参数空间中的点，通过统计特性来解决检测问题，如下图所示：笛卡尔坐标系中有三个坐标点，找拟合三点的直线，可以转换到找参数空间(斜率和截距空间)中直线的交际点，笛卡尔坐标中的一个点转换到参数空间中则为一条直线，交点直线数量越多，则该交点代表的参数值(k,q)在笛卡尔中代表的直线，为最三点的直线。
由于过三点的直线垂直x轴时，转到参数空间后，为平行的三条直线，因此后来一般采用极坐标的方式作为参数空间。
在图像空间中检测直线的问题转化为在极坐标参数空间中找通过点(r,θ)的最多正弦曲线数的问题。
使用霍夫变换检测直线的一般其步骤可以为：
1)彩色图像转换为灰度图像
2)去噪
3)边缘提取
4)二值化
5)映射到霍夫空间
6)取局部极大值，设定阈值，过滤干扰直线
7)绘制直线，标定角点
在本申请中，其处理流程与上述有一定区别。在进行霍夫直线检测检测时，只需将处理好的二值图像作为参数输入，输出可以得到每个直线的两个端点值(x1,y1,x2,y2)，其中(x1,y1)表示线段的起点，(x2,y2)表示线段的终点。
此外，对于图6中的mask图像，具体通过如下步骤获得：
1)经过灰度转换、二值转换，对图像进行霍夫直线检测；
2)建立一个纯黑的图片，其大小与原图大小一致；
3)根据检测的直线参数，在纯黑的图片中采用白色对图像进行绘制，控制绘制直线的粗细，使直线的宽度接近间隙宽度，则可以得到图示6中的mask图。
从图5中可以看出，原图的间隙中由存在物料堵塞，则会有黑色区域，而图6中的mask区域则没有。
需要说明的是，绘制的直线宽度近似等于间隙宽度(本申请采用的方法比较简单，可以减少程序复杂度)，不考虑计算复杂度情况也可以考虑，利用相邻两直线的间距，将两个直线之间的黑色像素全转换为白色像素。
完成箅条间隙区域提取后，还需要进行如下步骤：
请参考图7和图8，图7为对图6中的图像截取一段间隙图像片段的图像示意图；图8为箅条间隙情况示意图。
3、间隙距离计算：将mask图像划分为上、中、下三个区域，分别包含一排箅条范围，用mask1'，mask'2，mask3'表示。
在子区域mask'中，在提取多个更小的目标区域，如图8所示，如一个mask'中提取2个目标区域。
采用边缘检测算法，检测目标区域内的轮廓，并计算出每个轮廓的面积得到轮廓面积向量：l_area＝[l1,l2,...,ln]。
已知目标区域图像高度为h，将面积除以图像高度得到的值可近似认为为相邻箅条的间距值：J＝[j1,j2,...,jn]，
每排箅条计算了两个距离值，J1和J2，用其平均值代表相邻箅条的距离，出现如图8所示情况时，图中倾斜箅条上端和下端距离不一致，平均值能在一定程度提高距离的代表性。
以上便是参数计算模型的四个步骤。完成参数计算模型后，然后进入如下阶段：
(4)参数存储
计算的参数根据区域分布位置，以矩阵的方式存储，得到一张图像的间距矩阵：
其中n表示一排箅条间隙的数量，其设置值为箅条根数或大于箅条根数，由于缺失，每排箅条间隙数量可能不一致，因此初始化J_total为全-1矩阵，检测的结果从1到n按顺序存储。
在完成参数存储后，便进行到诊断步骤了，具体如下：
新装台车，默认每个相邻箅条间隙距离相同，如初始值都为8mm。相邻箅条之间间距过大时，说明该位置存在箅条脱落。
已使用过一段时间的箅条，可能存在磨损，导致无缺失时箅条间隙也变大。因此虽可用于诊断箅条故障，但无法明确是缺失或磨损导致。
计算得到每排的总间隙距离值：sum(J1)，sum(J2)，sum(J3)和每排的最大间隙值：max(J1)、max(J2)、max(J3)。总间距值极限阈值为δ1，最大间距极限阈值为δ2
对于每排箅条诊断规则可以为：
以上便是本申请在场景中的技术方案介绍。针对该具体的技术方案，本申请还做如下介绍。
请参考图3-1，图3-1为本申请一种实施例中烧结机的台车箅条间距检测方法的逻辑流程图。
在一种实施例中，如图3-1所示，一种烧结机的台车箅条间距检测方法，用于检测烧结机的台车上所有排箅条的间距，包括如下步骤：
步骤S101:获取烧结机的台车上所有排箅条的初始完整图像；
步骤S102:对所有排箅条的初始完整图像进行第一次图像预处理，得到二值化后的箅条图像；
步骤S103:对所有排箅条的实际间隙图像进行第二次图像预处理，得到所有排箅条的间隙图像；
步骤S104:基于间隙图像，在沿着垂直于箅条的方向上，基于预设高度，截取一段间隙图像片段，每排箅条区域截取两个或多个间隙图像片段；
步骤S105:在间隙图像片段中，计算箅条相邻间隙区域的面积；
步骤S106:基于得到的箅条相邻间隙区域的面积与预设高度的比值，得到每个间隙片段中箅条的间距值，基于该距离值对箅条故障进行诊断。
该方法能够非常方便精确地检测出箅条的间距，进而掌握箅条的间距情况，并且能够定位到间距过大的的箅条位置，进而进行故障诊断等及采取相应的维修措施。
在上述实施例中，在步骤S105中，在间隙图像片段中，计算箅条相邻间隙区域的面积；
包括：
计算出所有的箅条相邻区域的面积，并得出箅条间隙面积的平均值；
基于得到的箅条间隙面积的平均值与预设高度的比值，得到箅条的间距值。
进一步的，还可以做出如下设计：
，在间隙图像片段中，计算箅条相邻间隙区域的面积的过程，包括：
采用边缘检测算法，检测获取理想间隙图像片段中箅条间隙的轮廓，并计算出每个轮廓的面积，得到轮廓面积向量：
l_area＝[l1,l2,...,ln]；
已知间隙图像片段的高度为预设高度h，将面积除以预设高度得出相邻箅条的间距值：
J＝[j1,j2,...,jn]，
此外，在上述实施例中，还可以做出进一步改进。
比如，检测方法还包括：
通过矩阵方式存储所有的箅条的间距值，并且矩阵中的每个间距值的位置与图像中的箅条间隙的位置一一对应。
箅条的排数有三排，计算出每一排中箅条的所有的间距值，并采用如下矩阵公式存储间距值：
其中，n代表每一排箅条的数量。
再者，在上述检测方法中，还可以做出做出进一步改进。比如，检测方法还包括：
在每一排箅条中，计算出箅条间距值的总和：sum(J1)；
在每一排箅条中，计算出箅条间距值的最大值：max(J1)；
设置总间距阈值为δ1，最大间距阈值为δ2；
当sum(J1)<δ1，并max(J1)<δ2时，不发出报警信号；
当sum(J1)>＝δ1，并max(J1)<δ2时，发出轻量级报警信号；
当max(J1)>δ2时，发出重量级报警信号。
在上述实施例中，还可以对图像预处理的具体过程做出介绍。
对所有排箅条的初始完整图像进行第一次图像预处理，得到所有排箅条的二值图像的过程，包括：
对初始完整图像进行灰度转换；
对经过灰度转换后的图像进行二值转换；
将得到的经过二值转换后的图像进行取反操作，得到所有排箅条的二值图像，其中，图像中黑色区域为箅条区域和糊堵区域，白色区域为箅条间隙区域。
得到的二值化图像如图5所示。
进一步的，对所有排箅条的实际间隙图像进行第二次图像预处理，得到所有排箅条的间隙图像的过程，包括：
对得到的二值图像进行直线拟合，得到过箅条边缘轮廓的所有直线，对直线进行筛选，剔除箅条短边拟合的直线；
建立一个全部为黑色的图像，并大小与箅条原图大小相同；
根据保留的所有直线参数，在黑色图像汇总采用白色将直线进行绘制，并使得绘制的直线的宽度等于箅条间隙的宽度，该宽度可根据相邻两箅条边缘轮廓拟合的直线之间的距离进行确定。
得到的mask图像如图6所示。
除了上述方法实施例，本申请还提供对应的装置实施例。
一种烧结机的台车箅条间距检测系统，用于检测烧结机的台车上所有排箅条的间距，包括：
获取单元，用于获取烧结机的台车上所有排箅条的初始完整图像；
第一预处理单元，用于对所有排箅条的初始完整图像进行第一次图像预处理，得到所有排箅条的实际间隙图像；
第二预处理单元，用于对所有排箅条的实际间隙图像进行第二次图像预处理，得到所有排箅条的理想间隙图像；
截取单元，用于基于理想间隙图像，在沿着垂直于箅条的方向上，基于预设高度，截取一段理想间隙图像片段；
第一计算单元，用于在理想间隙图像片段中，计算箅条相邻间隙区域的面积；
第二计算单元，用于基于得到的箅条相邻间隙区域的面积与预设高度的比值，得到箅条的间距值。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书通篇提及的“多个实施例”、“一些实施例”、“一个实施例”或“实施例”等，意味着结合该实施例描述的具体特征、部件或特性包括在至少一个实施例中。因此，本说明书通篇出现的短语“在多个实施例中”、“在一些实施例中”、“在至少另一个实施例中”或“在实施例中”等并不一定都指相同的实施例。此外，在一个或多个实施例中，具体特征、部件或特性可以任何合适的方式进行组合。因此，在无限制的情形下，结合一个实施例示出或描述的具体特征、部件或特性可全部或部分地与一个或多个其他实施例的特征、部件或特性进行组合。这种修改和变型旨在包括在本申请的范围之内。
此外，本领域技术人员可以理解，本申请的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本申请的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“终端”、“组件”或“系统”。此外，本申请的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。
需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上仅是本申请的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (2)
1.一种烧结机的台车箅条间距检测方法，用于检测烧结机的台车上所有排箅条的间距，其特征在于，包括如下步骤：
获取烧结机的台车上所有排箅条的初始完整图像；
对所有排箅条的初始完整图像进行第一次图像预处理，得到二值化后的箅条图像，包括：
对所述初始完整图像进行灰度转换；
对经过灰度转换后的图像进行二值转换；
将得到的经过二值转换后的图像进行取反操作，得到所有排箅条的二值图，此时，图像中黑色区域为箅条区域和糊堵区域，白色区域为箅条间隙区域；
对所有排箅条的实际间隙图像进行第二次图像预处理，得到所有排箅条的间隙图像；包括：对得到的所述箅条二值图像进行直线拟合，得到过箅条边缘轮廓的所有直线，对直线进行筛选，剔除箅条短边拟合的直线；建立一个全部为黑色的图像，并大小与所述箅条原图大小相同；根据保留的所有直线参数，在黑色图像汇总采用白色将直线进行绘制，并使得绘制的直线的宽度等于箅条间隙的宽度，该宽度可根据相邻两箅条边缘轮廓拟合的直线之间的距离进行确定；
基于所述间隙图像，在沿着垂直于箅条的方向上，基于预设高度，截取一段间隙图像片段，每排箅条区域截取两个或多个间隙图像片段；
在所述间隙图像片段中，计算箅条相邻间隙区域的面积；
基于得到的箅条相邻间隙区域的面积与所述预设高度的比值，得到每个间隙片段中箅条的间距值，基于该间距值对箅条故障进行诊断；
所述在所述间隙图像片段中，计算箅条相邻间隙区域的面积的过程，包括：
采用边缘检测算法，检测获取所述间隙图像片段中箅条间隙的轮廓，并计算出每个轮廓的面积，得到轮廓面积向量：
；
已知所述间隙图像片段的高度为所述预设高度h，将面积除以所述预设高度得出相邻箅条的间距值：
，/>；
所述检测方法还包括：
箅条的排数有三排，计算出每一排中箅条的所有的间距值，并采用如下矩阵公式存储间距值：
其中，n代表每一排箅条的数量；
通过矩阵方式存储所有的箅条的间距值，并且矩阵中的每个间距值的位置与图像中的箅条间隙的位置一一对应；
在每一排箅条中，计算出箅条间距值的总和：sum（Ji）；
在每一排箅条中，计算出箅条间距值的最大值：max（Ji）；
设置总间距阈值为，最大间距阈值为/>；
当sum（Ji）<，并max（Ji）</>时，不发出报警信号；
当sum（Ji）>=，并max（Ji）</>时，发出轻量级报警信号；
当max（Ji）>时，发出重量级报警信号。
2.一种烧结机的台车箅条间距检测系统，用于检测烧结机的台车上所有排箅条的间距，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取烧结机的台车上所有排箅条的初始完整图像；
第一预处理单元，用于对所有排箅条的初始完整图像进行第一次图像预处理，得到所有排箅条的实际间隙图像，包括：
对所述初始完整图像进行灰度转换；
对经过灰度转换后的图像进行二值转换；
将得到的经过二值转换后的图像进行取反操作，得到所有排箅条的二值图，此时，图像中黑色区域为箅条区域和糊堵区域，白色区域为箅条间隙区域；
第二预处理单元，用于对所有排箅条的实际间隙图像进行第二次图像预处理，得到所有排箅条的理想间隙图像；包括：对得到的所述箅条二值图像进行直线拟合，得到过箅条边缘轮廓的所有直线，对直线进行筛选，剔除箅条短边拟合的直线；建立一个全部为黑色的图像，并大小与所述箅条原图大小相同；根据保留的所有直线参数，在黑色图像汇总采用白色将直线进行绘制，并使得绘制的直线的宽度等于箅条间隙的宽度，该宽度可根据相邻两箅条边缘轮廓拟合的直线之间的距离进行确定；
截取单元，用于基于所述理想间隙图像，在沿着垂直于箅条的方向上，基于预设高度，截取一段理想间隙图像片段；
第一计算单元，用于在所述理想间隙图像片段中，计算箅条相邻间隙区域的面积；
第二计算单元，用于基于得到的箅条相邻间隙区域的面积与所述预设高度的比值，得到箅条的间距值；
所述第二预处理单元被进一步配置为：
采用边缘检测算法，检测获取所述理想间隙图像片段中箅条间隙的轮廓，并计算出每个轮廓的面积，得到轮廓面积向量：
；
已知所述间隙图像片段的高度为所述预设高度h，将面积除以所述预设高度得出相邻箅条的间距值：
，/>；
通过矩阵方式存储所有的箅条的间距值，并且矩阵中的每个间距值的位置与图像中的箅条间隙的位置一一对应；
箅条的排数有三排，计算出每一排中箅条的所有的间距值，并采用如下矩阵公式存储间距值：
其中，n代表每一排箅条的数量；
在每一排箅条中，计算出箅条间距值的总和：sum（Ji）；
在每一排箅条中，计算出箅条间距值的最大值：max（Ji）；
设置总间距阈值为，最大间距阈值为/>；
当sum（Ji）<，并max（Ji）</>时，不发出报警信号；
当sum（Ji）>=，并max（Ji）</>时，发出轻量级报警信号；
当max（Ji）>时，发出重量级报警信号。
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