CN112085787A - 一种基于单目视觉的提升钢丝绳空间振动测量方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于单目视觉的提升钢丝绳空间振动测量方法，主要步骤：通过在垂直钢丝绳的前后分别安装摄像机和背景屏，采集钢丝绳振动图像序列；对采集到的图像进行降噪处理；利用边缘检测和定位算法确定钢丝绳的两条边缘线在每一帧图像中的位置；在测量点处加一条垂直于钢丝绳的虚拟参考线；计算参考线和两条边缘线之间交点的坐标，然后计算钢丝绳实际宽度和像素宽度之间的比例系数，进而计算钢丝绳在第一个方向的振动位移；利用拟合的方法确定摄像机与钢丝绳之间的垂直距离与钢丝绳像素宽度之间的函数关系，进而计算得到钢丝绳在垂直于第一个方向的振动位移。本发明以单目视觉装置测量钢丝绳在两个方向上的振动位移，降低了测量的成本。

Description

一种基于单目视觉的提升钢丝绳空间振动测量方法
技术领域
本发明属于提升钢丝绳动力学分析与测量的技术领域，尤其涉及一种基于单目视觉的提升钢丝绳空间振动测量方法。
背景技术
矿井提升系统的运行是通过提升钢丝绳在竖直方向进行轴向运动来完成的，所以提升钢丝绳的动态特性是衡量提升系统运行状态的重要指标。由于钢丝绳在高速运行过程中，其刚度和质量等参数都在不断变化，因此容易发生振动；此外，导向装置的故障和天轮的轴向运动都将导致提升钢丝绳在空间中产生振动。当提升钢丝绳在同一平面内都产生比较的大的振动时，可能导致绳与绳的相互碰撞以及与周围事物的接触性干涉，这是极其危险的状态，不仅严重影响提升系统的安全性，还将加剧提升钢丝绳的磨损并缩短使用寿命。
目前在提升钢丝绳振动测量领域，普遍采用的是在钢丝绳上或附近安装加速度或位移传感器，但在实际的矿井中不易安装实现。例如申请号为201611136480.X的中国专利公开了一种轴向移动绳横向振动测量装置及其应用，这种测量方法和钢丝绳一起运动，在利用激光位移传感器组测量振动的过程中，由于不知道传感器本身的振动情况，所以测量精度是无法保障的。为此，申请号为201710550801.9的中国专利公开了一种钢丝绳横向振动测量方法，利用高速摄像机和图像处理算法对钢丝绳在单方向上的振动进行了测量，避免了传感器在钢丝绳上或附近的安装，降低了成本。但该方法并没有考虑钢丝绳在其他方向的振动状态，测量精度较低。而申请号为201710551454.1的中国专利，采用两个摄像机垂直安装对钢丝绳的振动图像进行同时采集，利用相应的图像处理算法获取两组图像在同一时刻的两个方向的振动位移。虽然该方法实现了钢丝绳空间振动位移的计算。但并没有考虑如何控制两个摄像机同时拍摄的问题以及两个方向的振动之间的相互影响。此外，该方法的图像处理和位移计算过程相对复杂；明显地，两台摄像机的成本较高。
发明内容
为了解决上述的技术问题，并验证提升钢丝绳动力学分析数学模型的正确性，本发明提供了一种运动钢丝绳空间振动的测量方法。应用本方法，减少传感器设备对提升钢丝绳振动测量的干扰，提高测量精度；应用单摄像机，不仅避免了两个摄像机需要同时控制的缺点，而且大大减少了测量的成本。实际中，该方法还能为提升系统可靠性分析、钢丝绳振动机理和抑制研究提供准确的数据支持。
为了实现本发明的目的，需要采用相应的设备和图像处理方法。所采用的技术方案有如下步骤：
一种基于单目视觉的提升钢丝绳空间振动测量方法，包含测量装置，所述测量装置包含高速摄像机、背景屏和图像存储摄像机；其中，摄像机安装的位置使得其光轴垂直于钢丝绳最大振动位移的方向，背景屏面与钢丝绳最大振动位移方向平行；具体包括以下步骤：
步骤1，采用测量装置对提升钢丝绳的振动状态进行连续拍摄；
步骤2，对步骤1采集到的图像进行图像滤波；
步骤3，通过边缘检测算法确定钢丝绳边缘，并进行边缘线的定位，得到边缘线的直线方程；
步骤4，在测量点位置确定一条垂直于钢丝绳的虚拟参考线，并分别计算虚拟参考线和两条边缘线以及图像中线之间的交点坐标；
步骤5，利用步骤4中确定的交点坐标确定钢丝绳的像素宽度，确定实际距离和像素距离之间的比例系数，进而确定钢丝绳在第一个方向上的振动位移；
步骤6，利用拟合算法，确定摄像机与钢丝绳之间的垂直距离与钢丝绳像素宽度之间的函数关系，进而计算得到钢丝绳在垂直于第一个方向的振动位移。
作为本发明一种基于单目视觉的提升钢丝绳空间振动测量方法的进一步优选方案，在步骤3中，通过自适应中值滤波的方法，对所有的图像进行降噪处理。
作为本发明一种基于单目视觉的提升钢丝绳空间振动测量方法的进一步优选方案，在步骤4中，通过模糊边缘检测算法，对图像中的钢丝绳进行边缘确定。
作为本发明一种基于单目视觉的提升钢丝绳空间振动测量方法的进一步优选方案，在步骤5中，利用Hough变换对边缘检测图像中的钢丝绳进行边缘定位得到边缘直线方程。
作为本发明一种基于单目视觉的提升钢丝绳空间振动测量方法的进一步优选方案，在步骤6中，计算一个边缘线到图像中心线之间的像素距离，根据比例系数计算出实际的距离，和这个距离的初始值进行比较可计算得到第一个方向上的振动位移。
作为本发明一种基于单目视觉的提升钢丝绳空间振动测量方法的进一步优选方案，在步骤7中，根据成像原理，拟合得到的摄像机与钢丝绳的垂直距离和钢丝绳像素宽度之间的函数关系。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
1.利用钢丝绳的边缘信息以及通过添加参考物的方式，使得在计算第一个方向的振动位移时，每一帧图像确定的比例系数都能用于位移的计算中，提高了位移测量精度；
2.充分利用摄像机的成像原理，建立钢丝绳与摄像机之间的距离和钢丝绳像素宽度之间的函数关系，用于钢丝绳在第二个方向上的振动位移计算，避免采用两个摄像机进行钢丝绳的空间位置的确定，简化测量过程，降低测量成本。
附图说明
图1说明了本发明的提升钢丝绳空间振动测量方法的流程框图；
图2说明了多绳缠绕式提升机示意图。
图3说明了本发明的提升钢丝绳空间振动测量方法的图像采集部分钢丝绳和摄像机之间的位置安排。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图2中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
为了能更清楚地展示如何实现本发明中所表述的目标，下面结合附图和具体实施方式对本发明中的技术方案进行清楚地详细叙述。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。
如图2所示，本发明的具体解释以多绳缠绕式提升系统中的提升垂直钢丝绳为例，多绳缠绕式提升系统的结构设置为：1为提升双卷筒，2为提升悬绳，3为上天轮平台，4为下天轮平台，5为提升垂直钢丝绳，6为提升容器。其中卷筒对钢丝绳的缠绕与释放作用使得系统实现提升容器的提升和下放功能。
本发明能够对天轮和容器之间的提升垂直钢丝绳在空间中的振动进行测量，具体包括以下步骤：
如图3所示为图像采集系统的位置安排，其中，7为卷筒，8为天轮，9为提升容器，10为摄像机，11为背景屏，12为摄像机光轴。将摄像机安装在合适的位置，使得其光轴垂直于天轮轴线，背景屏安装在钢丝绳后将其与井架分离。
在对提升钢丝绳的振动图像进行采集前，需要先进行钢丝绳和摄像机的焦点之间的距离si和钢丝绳像素宽度di之间的关系式si＝f(di)的拟合实验。实验的主要过程为：
将采集图像的摄像机固定在一个具有刻度的直线导轨装置上，该装置能够指示钢丝绳和摄像机之间的距离。在钢丝绳和摄像机的焦点之间存在多个不同的距离si的情况下，采集钢丝绳静止时的图像；
对存储在计算机中的图像进行平滑处理。多种方式能实现这一功能，其中我们选取了能够兼顾图像滤波和边缘信息保护的自适应中值滤波算法，其原理如下：
自适应中值滤波采用一个大小为m×n的矩形窗口Sxy，窗口中心像素的灰度值取窗口内灰度的中值。在通常的矩形窗口内，定义如下变量：Zmin：Sxy中的最小灰度值，Zmax：Sxy中的最大灰度值，Zmed：Sxy中的中间灰度值，Zxy：Sxy中的坐标(x,y)处的灰度值，Smax：Sxy所允许的最大尺寸；
自适应中值滤波算法的窗口大小根据噪声密度的大小来改变，其应用主要分为两个步骤：
(1)若Zmin<Zmed<Zmax，则转至第(2)步，否则要增大滤波窗口的尺寸。若Sxy的尺寸小于Smax，继续对第(1)步进行执行。反之则直接输出Zxy。
(2)若Zmin<Zxy<Zmax，则输出Zxy；反之则直接按照中值滤波算法输出Zmed。
在平滑处理的图像中进行提升钢丝绳的边缘检测，获得只含有提升钢丝绳边缘的图像。该过程可以选用多种方法进行，比如基于梯度的算法，小波边缘检测和形态学的方法等，但为适应复杂矿井环境下拍摄得到的钢丝绳边缘线模糊性的特征，选取了模糊边缘检测算法对钢丝绳边缘进行提取。模糊边缘检测算的步骤主要有：
(1)对所要检测的图像经模糊化：选取合适的隶属度函数G，将图像的灰度特征的精确值映射到模糊特征平面上；
(2)进一步增强模糊化的图像：对隶属度函数进行多次非线性迭代变换，增强钢丝绳的边缘信息；
(3)解模糊化：对模糊增强后的图像进行模糊化的逆运算G-1，将模糊平面转化到图像平面；
(4)用“min”或“max”算子对边缘进行提取，当然也可采用其他边缘检测算法对钢丝绳边缘进行提取；
在含有钢丝绳边缘信息的图像中，定位钢丝绳的边缘线，获得边缘所在直线的方程式，通常选用Hough变换算法。在图像坐标系xoy当中，任意直线l上所有的点(xi,yi)都可表示为xi＝kyi+b，其中，k表示直线的斜率，b代表截距。Hough变换是将该直线上的所有的点用相应的极坐标参数ρ(极距)和θ(方向角)进行表示。所以，上面的方程在极坐标系中可变换为ρ＝yicosθ+xisinθ；
利用步骤5中确定的边缘线的参数(ρa,θa)和(ρb,θb)获得钢丝绳边缘线的方程ym＝-xmtanθa+ρasecθa和yn＝-xntanθb+ρbsecθb。
在测量点位置根据直线的方程可确定出垂直于钢丝绳的虚拟参考线的方程，同时能够计算得到参考线和两条边缘线之间的交点Mi1(xi1,yi1)和Mi2(xi2,yi2)的坐标，并得到钢丝绳的像素宽度di。
通过最小二乘法，对si和di的关系进行多项式拟合。实验当中可以进行1-5次多项式拟合，并进行误差分析，确定出最佳的钢丝绳和该摄像机焦点之间的距离si和钢丝绳像素宽度di之间的函数关系式si＝f(di)；
采用单目视觉图像采集系统对轴向移动的提升钢丝绳进行连续拍摄；
按照步骤3-7对采集到的连续图像进行处理并计算得到参考线和两条边缘线之间的交点Mj1(xj1,yj1)和Mj2(xj2,yj2)的坐标，得到钢丝绳的像素宽度dj。如果钢丝绳的实际宽度是D，那么可计算得到实际宽度和像素宽度之间的比例系数λj＝D/dj。同时也可计算得到钢丝绳中心线与参考线之间的交点Mj(xj,yj)＝((xj1+xj1)/2,(yj2+yj2)/2)的坐标；
假设在图像采集的过程中，存在一个规则的物体，使得其轴线恰好存在于图像的中心线上，这样，该物体在沿着光轴的方向运动并不会改变其轴线在图像中的位置。所以可以假设该物体和垂直钢丝绳在沿着光轴方向有相同的运动。在每一帧图像中，虚拟参考线和图像中心线的交点N(x,y)的坐标很容易得到。这样在时间t＝ti时刻拍摄到的图像中，钢丝绳和参考物之间的实际距离可计算为lj＝λj[(xj-x)2+(yj-y)2]1/2。在初始位置的钢丝绳与参考物之间的距离为l1＝λ1[(x1-x)2+(y1-y)2]1/2。这样，在t＝tj时，提升钢丝绳在沿着天轮轴线方向的振动位移为Lj＝lj-l1。
在发明的方法执行到步骤10后，可以确定采集到的钢丝绳振动图像中钢丝绳像素宽度dj，根据步骤8中确定的钢丝绳和摄像机之间的距离si和钢丝绳像素宽度di之间的函数关系si＝f(di)，可计算得到钢丝绳和摄像机交点之间的距离sj，进而计算得到钢丝绳在垂直于Lj所在方向上的振动位移Sj＝sj-s1。

Claims (6)

1.一种基于单目视觉的提升钢丝绳空间振动测量方法，其特征在于：包含
测量装置，所述测量装置包含高速摄像机、背景屏和图像存储摄像机；其中，摄像机安装的位置使得其光轴垂直于钢丝绳最大振动位移的方向，背景屏面与钢丝绳最大振动位移方向平行；具体包括以下步骤：
步骤1，采用测量装置对提升钢丝绳的振动状态进行连续拍摄；
步骤2，对步骤1采集到的图像进行图像滤波；
步骤3，通过边缘检测算法确定钢丝绳边缘，并进行边缘线的定位，得到边缘线的直线方程；
步骤4，在测量点位置确定一条垂直于钢丝绳的虚拟参考线，并分别计算虚拟参考线和两条边缘线以及图像中线之间的交点坐标；
步骤5，利用步骤4中确定的交点坐标确定钢丝绳的像素宽度，确定实际距离和像素距离之间的比例系数，进而确定钢丝绳在第一个方向上的振动位移；
步骤6，利用拟合算法，确定摄像机与钢丝绳之间的垂直距离与钢丝绳像素宽度之间的函数关系，进而计算得到钢丝绳在垂直于第一个方向的振动位移。
2.根据权利要求1所述的一种基于单目视觉的提升钢丝绳空间振动测量方法，其特征在于，在步骤3中，通过自适应中值滤波的方法，对所有的图像进行降噪处理。
3.根据权利要求1所述的一种基于单目视觉的提升钢丝绳空间振动测量方法，其特征在于，在步骤4中，通过模糊边缘检测算法，对图像中的钢丝绳进行边缘确定。
4.根据权利要求1所述的一种基于单目视觉的提升钢丝绳空间振动测量方法，其特征在于，在步骤5中，利用Hough变换对边缘检测图像中的钢丝绳进行边缘定位得到边缘直线方程。
5.根据权利要求1所述的一种基于单目视觉的提升钢丝绳空间振动测量方法，其特征在于，在步骤6中，计算一个边缘线到图像中心线之间的像素距离，根据比例系数计算出实际的距离，和这个距离的初始值进行比较可计算得到第一个方向上的振动位移。
6.根据权利要求1所述的一种基于单目视觉的提升钢丝绳空间振动测量方法，其特征在于，在步骤7中，根据成像原理，拟合得到的摄像机与钢丝绳的垂直距离和钢丝绳像素宽度之间的函数关系。
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