CN111915561A - 一种基于图像识别和机器学习的螺栓状态监测方法 - Google Patents

一种基于图像识别和机器学习的螺栓状态监测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于图像识别和机器学习的螺栓状态监测方法，首先通过图像采集器摄取得到若干张螺栓图片，然后提取得到螺栓群中每个螺栓的HOG特征；通过每个螺栓的HOG特征训练得到支持向量机识别模型，最后采用支持向量机识别模型对轮毂螺栓状态进行定时监测；相对于传统的人工、机械式螺栓检测方法省去了大量人力，不依赖于检修人员的个人经验，检测精确度较高。

Description

一种基于图像识别和机器学习的螺栓状态监测方法
技术领域
本发明属于目标检测技术领域，具体涉及一种基于图像识别和机器学习的螺栓状态监测方法。
背景技术
螺栓是车辆轮毂上重要的固定构件，起着保证车辆安全、平稳运行的重要作用。车辆轮毂螺栓的丢失会造成轮胎脱落，对车辆运行和人员生命安全造成严重威胁。因此，车辆轮毂螺栓的定期检测对于保障车辆安全运行十分重要；
现有人工检测方法主要有目视检测、锤击法、扭矩扳手法等。这类方法检测不但检测效率较低、检测精度依赖于个人经验，而且操作过程存在一定的危险性。部分研究人员研发出了基于声、电、磁等接触式传感器的螺栓检测方法。这类方法采用的检测传感器价格高昂，检测结果受自然环境条件影响大。现有基于图像识别的螺栓检测方法需要在螺栓连接处人为添加标记符号或标识物，然而标记符号或标识物会随时间损坏脱落导致难以准确判断，尤其不利于恶劣环境下的螺栓检测和维护。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于图像识别和机器学习的螺栓状态监测方法，能够实现对车辆不同位置轮毂螺栓的自动化检测。
本发明所采用的技术方案是，一种基于图像识别和机器学习的螺栓状态监测方法，具体按以下步骤实施：
步骤1，首先安装和固定图像采集器，图像采集器的间隔不小于车辆的宽度，高度与车辆轮毂高度一样；
步骤2，开启经步骤1安装的图像采集器，分阶段随机拧松和拧掉不同轮毂上的螺栓，摄取得到若干张螺栓图片，为样本量；
步骤3，对经步骤2得到的若干张螺栓群图片进行图像处理与分割，提取得到螺栓群中每个螺栓的HOG特征；
步骤4，通过经步骤3提取的每个螺栓的HOG特征训练得到支持向量机识别模型；
步骤5，判断支持向量机识别模型的识别准确率是否达到预设值，若是则进入步骤6，否则增加预设样本量，返回步骤2；
步骤6，采用支持向量机识别模型对轮毂螺栓状态进行定时监测。
本发明的特点还在于：
其中步骤1中图像采集器采用带补光功能的枪机，图像采集器镜头与轮毂非正对设置；
其中步骤3中轮胎螺栓的HOG特征数学表达式为：
Figure BDA0002563961910000021
式中，I(x,y)为原车牌图像在坐标(x,y)处像素的灰度值，GX(x,y)为该坐标处的水平梯度，GY(x,y)为该坐标处的垂直梯度，G(x,y)为该坐标处的梯度幅值，α为该坐标处的梯度方向；
其中步骤3具体包括以下步骤：
步骤3.1，对经步骤2得到的螺栓图片进行图片灰度化处理，得到灰度化图片，灰度化公式如下式：
Figure BDA0002563961910000031
式中，I(x,y)为原车牌图像在坐标(x,y)处像素的灰度值，R(x,y)，G(x,y)和B(x,y)分别是原图像在(x,y)处的红、蓝、绿三通道颜色分量值；
步骤3.2，通过高斯滤波的方式对灰度化图片进行降噪，得到降噪后图片，高斯滤波公式如下式：
Figure BDA0002563961910000032
式中，
Figure BDA0002563961910000033
是归一化系数；
步骤3.3，对降噪后的图片集进行Mean Shift，得到滤波后的螺栓样本集；
步骤3.4，基于最大类间方差法选取二值化阈值，对降噪后图片进行二值化处理，得到二值化图片；
步骤3.5，采用圆形霍夫变换对二值化图片进行提取，得到螺栓样本集中每个螺栓的栓头中心点；
步骤3.6，以每个螺栓的栓头中心点作为其位置特征点，通过sobel算子进行边缘检测，分割得到每个螺栓的单个螺栓图片,sobel算子公式如式(4)和式(5)所示：
Figure BDA0002563961910000034
Figure BDA0002563961910000035
步骤3.7，最后对每个螺栓的单个螺栓图片进行HOG特征提取，得到螺栓样本集中每个螺栓的HOG特征；
其中步骤3.3中Mean Shift核心包括以下步骤：首先计算
Figure BDA0002563961910000041
将mh(x)赋给x，若||mh(x)-x||≤ε结束，否则返回公式
Figure BDA0002563961910000042
其中，
Figure BDA0002563961910000043
G(x)是一个单位核函数，w(xi)≥0是采样点的权重系数，x为样本点均值，xi为样本点，ε为设定的误差限；
其中步骤4具体内容包括：
将每个螺栓的HOG特征和状态情况组成信息集，通过留一交叉验证的方式，利用所述信息集对线性支持向量机模型进行分类训练，即每次只留下1个样本做测试集，其它样本做训练集，最终得到支持向量机识别模型，基于支撑向量机的轮胎螺丝模型采用RBF核函数，支撑向量机的目标函数和核函数分别如式(6)和式(7)所示：
Figure BDA0002563961910000044
Figure BDA0002563961910000045
式中，xi和xj分别为第i个和第j个螺栓样本，yi和yj分别为第i个和第j个螺栓样本到超平面的距离，n为训练样本总数，λi、λj、μi为拉格朗日算子，C为惩罚因子，σ为标准差；
基于支撑向量机的车牌模型采用gamma和C参数作为RBF核函数参数，其中
Figure BDA0002563961910000051
此模型中，C＝5，gamma＝1；
其中步骤6具体内容包括：
步骤6.1，车辆来临时，打开检测功能，此时会判定是否有训练好的模型，同时检测图像采集器是否能正常工作，若都正常转到下一步；
步骤6.2，打开图像采集器，检测光线强度，判断是否开启补光，采集待检测车辆轮毂上的螺栓图像信息，依据通信服务，传入系统到后台；
步骤6.3，在系统后台中对采集的车辆的轮毂螺栓的图片进行处理，汇总每个螺栓的HOG并得到HOG特征集；
步骤6.4，将轮毂上每个螺栓的HOG输入支持向量机识别模型进行判断，并在系统界面上显示其实时检测结果，若判断某螺栓丢失或该螺栓的HOG特征离散度较大，则发出警告来通知修人员对该螺栓进行检修，同时系统对所有检测结果进行归类存入数据库。
本发明的有益效果是：
本发明的一种基于图像识别和机器学习的螺栓状态监测方法相对于传统的人工、机械式螺栓检测方法省去了大量人力，不依赖于检修人员的个人经验，检测精确度较高；本发明主要使用的图像采集设备是海康普通带红外功能的相机，相对于基于声、光、电等原理的接触式传感器，成本相对低廉，同时也能在暗光下工作。
附图说明
图1为本发明的一种基于图像识别和机器学习的螺栓状态检测方法的流程图；
图2为本发明的一种基于图像识别和机器学习的螺栓状态检测方法的图像采集器安装点位示意图；
图3为本发明的一种基于图像识别和机器学习的螺栓状态检测方法的被检测螺栓群示意图；
图4为本发明的一种基于图像识别和机器学习的螺栓状态检测方法的软件人机交互图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明提供了一种基于图像识别和机器学习的螺栓状态监测方法，如图1所示，具体按以下步骤实施：
步骤1，首先安装和固定图像采集器，图像采集器的间隔不小于车辆的宽度，高度与车辆轮毂高度一样：图像采集器采用带补光功能的枪机，成本相对低廉，图像采集器镜头不应正对对轮毂，需要有一定的拍摄角度，因此本发明安装方式如图2所示，这样的安装方式可以获取清晰的螺栓的状态图片，便于检测；为了确定图像采集器的最佳安装点位，需要开启图像采集功能，测试每个安装点位是否合理，被拍摄螺栓是否在图像中心，成像是否正常等；
步骤2，开启经步骤1安装的图像采集器，分阶段随机拧松和拧掉不同轮毂上的螺栓，摄取得到N(若干)张螺栓图片，N为样本量；
本发明实施例中，如图3所示，被监测车辆单个轮毂上主要性螺栓共6个，个数较少，方便训练识别模型，设置这6个螺栓编号为1，2，3，4，5，6，分别使1，2，3，4，5，6号螺栓处于不同状态，即松动、缺失，其它螺栓紧固，摄取单个螺栓不同状态、不同角度照片的共12张图片，即一个车辆需要拍摄288个图片，假设车辆数目为x，则N＝288*x；
步骤3，对经步骤2得到的N张螺栓群图片进行图像处理与分割，提取得到螺栓群中每个螺栓的HOG特征：
轮胎螺栓的HOG特征数学表达式为：
Figure BDA0002563961910000071
式中，I(x,y)为原车牌图像在坐标(x,y)处像素的灰度值，GX(x,y)为该坐标处的水平梯度，GY(x,y)为该坐标处的垂直梯度，G(x,y)为该坐标处的梯度幅值，α为该坐标处的梯度方向；
步骤3.1，对经步骤2得到的螺栓图片进行图片灰度化处理，得到灰度化图片，灰度化公式如下式：
Figure BDA0002563961910000072
式中，I(x,y)为原车牌图像在坐标(x,y)处像素的灰度值，R(x,y)，G(x,y)和B(x,y)分别是原图像在(x,y)处的红、蓝、绿三通道颜色分量值；
步骤3.2，通过高斯滤波的方式对灰度化图片进行降噪，得到降噪后图片，高斯滤波公式如下式：
Figure BDA0002563961910000073
式中，
Figure BDA0002563961910000074
是归一化系数，保证高斯核中的权重值之和等于1；
步骤3.3，对降噪后的图片集进行Mean Shift，实现图像的低通边缘保留滤波效果，得到滤波后的螺栓样本集：
Mean Shift核心包括以下步骤：首先计算
Figure BDA0002563961910000081
将mh(x)赋给x，若||mh(x)-x||≤ε结束，否则返回公式
Figure BDA0002563961910000082
其中，
Figure BDA0002563961910000083
G(x)是一个单位核函数，w(xi)≥0是采样点的权重系数，x为样本点均值，xi为样本点，ε为设定的误差限；
步骤3.4，基于最大类间方差法选取二值化阈值，对降噪后图片进行二值化处理，得到二值化图片；
步骤3.5，采用圆形霍夫变换对二值化图片进行提取，得到螺栓样本集中每个螺栓的栓头中心点；
步骤3.6，以每个螺栓的栓头中心点作为其位置特征点，通过sobel算子进行边缘检测，分割得到每个螺栓的单个螺栓图片,sobel算子公式如式(4)和式(5)所示：
Figure BDA0002563961910000084
Figure BDA0002563961910000085
步骤3.7，最后对每个螺栓的单个螺栓图片进行HOG特征提取，得到螺栓样本集中每个螺栓的HOG特征。
步骤4，通过经步骤3提取的每个螺栓的HOG特征训练得到支持向量机识别模型：
将每个螺栓的HOG特征和状态情况组成信息集，通过留一交叉验证的方式，利用所述信息集对线性支持向量机模型进行分类训练，即每次只留下1个样本做测试集，其它样本做训练集，本发明实施例中共有40张被分割后的单个螺栓图片，共40个样本，因此对线性支持向量机模型训练40次，最终得到支持向量机识别模型，最终得到支持向量机识别模型，基于支撑向量机的轮胎螺丝模型采用RBF核函数，支撑向量机的目标函数和核函数分别如式(6)和式(7)所示：
Figure BDA0002563961910000091
Figure BDA0002563961910000092
式中，xi和xj分别为第i个和第j个螺栓样本，yi和yj分别为第i个和第j个螺栓样本到超平面的距离，n为训练样本总数，λi、λj、μi为拉格朗日算子，C为惩罚因子，σ为标准差；
基于支撑向量机的车牌模型采用gamma和C参数作为RBF核函数参数，其中
Figure BDA0002563961910000093
此模型中，C＝5，gamma＝1；
步骤5，判断支持向量机识别模型的识别准确率是否达到预设值，若是则进入步骤6，否则增加预设样本量，返回步骤2，本发明实施例中，识别准确率的预设值a设置为90％；
步骤6，如图4所示，采用支持向量机识别模型对被轮毂螺栓的状态进行定时监测，本发明通过核心的检测模块与相机模块、通信模块、数据模块、用户交互模块组合可实现螺检测的可视化过程：
步骤6.1，车辆来临时，打开检测功能，此时会判定是否有训练好的模型，同时检测图像采集器是否能正常工作，若都正常转到下一步；
步骤6.2，打开图像采集器，检测光线强度，判断是否开启补光，采集待检测车辆轮毂上的螺栓图像信息，依据通信服务，传入系统到后台；
步骤6.3，在系统后台中对采集的车辆的轮毂螺栓的图片进行处理，汇总每个螺栓的HOG并得到HOG特征集；
步骤6.4，将轮毂上每个螺栓的HOG输入支持向量机识别模型进行判断，并在系统界面上显示其实时检测结果，若判断某螺栓丢失或该螺栓的HOG特征离散度较大，则发出警告来通知修人员对该螺栓进行检修，同时系统对所有检测结果进行归类存入数据库。

Claims (7)

1.一种基于图像识别和机器学习的螺栓状态监测方法，其特征在于，具体按以下步骤实施：
步骤1，首先安装和固定图像采集器，图像采集器的间隔不小于车辆的宽度，高度与车辆轮毂高度一样；
步骤2，开启经步骤1安装的图像采集器，分阶段随机拧松和拧掉不同轮毂上的螺栓，摄取得到若干张螺栓图片，为样本量；
步骤3，对经步骤2得到的若干张螺栓群图片进行图像处理与分割，提取得到螺栓群中每个螺栓的HOG特征；
步骤4，通过经步骤3提取的每个螺栓的HOG特征训练得到支持向量机识别模型；
步骤5，判断支持向量机识别模型的识别准确率是否达到预设值，若是则进入步骤6，否则增加预设样本量，返回步骤2；
步骤6，采用支持向量机识别模型对轮毂螺栓状态进行定时监测。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别和机器学习的螺栓状态监测方法，其特征在于，所述步骤1中图像采集器采用带补光功能的枪机，图像采集器镜头与轮毂非正对设置。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别和机器学习的螺栓状态监测方法，其特征在于，所述步骤3中轮胎螺栓的HOG特征数学表达式为：
Figure FDA0002563961900000011
式中，I(x,y)为原车牌图像在坐标(x,y)处像素的灰度值，GX(x,y)为该坐标处的水平梯度，GY(x,y)为该坐标处的垂直梯度，G(x,y)为该坐标处的梯度幅值，α为该坐标处的梯度方向。
4.根据权利要求3所述的一种基于图像识别和机器学习的螺栓状态监测方法，其特征在于，所述步骤3具体包括以下步骤：
步骤3.1，对经步骤2得到的螺栓图片进行图片灰度化处理，得到灰度化图片，灰度化公式如下式：
Figure FDA0002563961900000021
式中，I(x,y)为原车牌图像在坐标(x,y)处像素的灰度值，R(x,y)，G(x,y)和B(x,y)分别是原图像在(x,y)处的红、蓝、绿三通道颜色分量值；
步骤3.2，通过高斯滤波的方式对灰度化图片进行降噪，得到降噪后图片，高斯滤波公式如下式：
Figure FDA0002563961900000022
式中，
Figure FDA0002563961900000023
是归一化系数；
步骤3.3，对降噪后的图片集进行Mean Shift，得到滤波后的螺栓样本集；
步骤3.4，基于最大类间方差法选取二值化阈值，对降噪后图片进行二值化处理，得到二值化图片；
步骤3.5，采用圆形霍夫变换对二值化图片进行提取，得到螺栓样本集中每个螺栓的栓头中心点；
步骤3.6，以每个螺栓的栓头中心点作为其位置特征点，通过sobel算子进行边缘检测，分割得到每个螺栓的单个螺栓图片,sobel算子公式如式(4)和式(5)所示：
Figure FDA0002563961900000031
Figure FDA0002563961900000032
步骤3.7，最后对每个螺栓的单个螺栓图片进行HOG特征提取，得到螺栓样本集中每个螺栓的HOG特征。
5.根据权利要求4所述的一种基于图像识别和机器学习的螺栓状态监测方法，其特征在于，所述步骤3.3中Mean Shift核心包括以下步骤：首先计算
Figure FDA0002563961900000033
将mh(x)赋给x，若||mh(x)-x||≤ε结束，否则返回公式
Figure FDA0002563961900000034
其中，
Figure FDA0002563961900000035
G(x)是一个单位核函数，w(xi)≥0是采样点的权重系数，x为样本点均值，xi为样本点，ε为设定的误差限。
6.根据权利要求1所述的一种基于图像识别和机器学习的螺栓状态监测方法，其特征在于，所述步骤4具体内容包括：
将每个螺栓的HOG特征和状态情况组成信息集，通过留一交叉验证的方式，利用所述信息集对线性支持向量机模型进行分类训练，即每次只留下1个样本做测试集，其它样本做训练集，最终得到支持向量机识别模型，基于支撑向量机的轮胎螺丝模型采用RBF核函数，支撑向量机的目标函数和核函数分别如式(6)和式(7)所示：
Figure FDA0002563961900000041
Figure FDA0002563961900000042
式中，xi和xj分别为第i个和第j个螺栓样本，yi和yj分别为第i个和第j个螺栓样本到超平面的距离，n为训练样本总数，λi、λj、μi为拉格朗日算子，C为惩罚因子，σ为标准差；
基于支撑向量机的车牌模型采用gamma和C参数作为RBF核函数参数，其中
Figure FDA0002563961900000043
此模型中，C＝5，gamma＝1。
7.根据权利要求1所述的一种基于图像识别和机器学习的螺栓状态监测方法，其特征在于，所述步骤6具体内容包括：
步骤6.1，车辆来临时，打开检测功能，此时会判定是否有训练好的模型，同时检测图像采集器是否能正常工作，若都正常转到下一步；
步骤6.2，打开图像采集器，检测光线强度，判断是否开启补光，采集待检测车辆轮毂上的螺栓图像信息，依据通信服务，传入系统到后台；
步骤6.3，在系统后台中对采集的车辆的轮毂螺栓的图片进行处理，汇总每个螺栓的HOG并得到HOG特征集；
步骤6.4，将轮毂上每个螺栓的HOG输入支持向量机识别模型进行判断，并在系统界面上显示其实时检测结果，若判断某螺栓丢失或该螺栓的HOG特征离散度较大，则发出警告来通知修人员对该螺栓进行检修，同时系统对所有检测结果进行归类存入数据库。
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