CN112163484B - 冷库围护结构缺陷智能定位装置及方法 - Google Patents

冷库围护结构缺陷智能定位装置及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112163484B
CN112163484B CN202010979646.4A CN202010979646A CN112163484B CN 112163484 B CN112163484 B CN 112163484B CN 202010979646 A CN202010979646 A CN 202010979646A CN 112163484 B CN112163484 B CN 112163484B
Authority
CN
China
Prior art keywords
guide rail
trolley
thermal infrared
pixel
lifting platform
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010979646.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112163484A (zh
Inventor
马志艳
李翱翔
段宇飞
李江华
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hubei Agricultural Machinery Engineering Research and Design Institute
Original Assignee
Hubei Agricultural Machinery Engineering Research and Design Institute
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hubei Agricultural Machinery Engineering Research and Design Institute filed Critical Hubei Agricultural Machinery Engineering Research and Design Institute
Priority to CN202010979646.4A priority Critical patent/CN112163484B/zh
Publication of CN112163484A publication Critical patent/CN112163484A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112163484B publication Critical patent/CN112163484B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/10—Terrestrial scenes
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F16—ENGINEERING ELEMENTS AND UNITS; GENERAL MEASURES FOR PRODUCING AND MAINTAINING EFFECTIVE FUNCTIONING OF MACHINES OR INSTALLATIONS; THERMAL INSULATION IN GENERAL
    • F16M—FRAMES, CASINGS OR BEDS OF ENGINES, MACHINES OR APPARATUS, NOT SPECIFIC TO ENGINES, MACHINES OR APPARATUS PROVIDED FOR ELSEWHERE; STANDS; SUPPORTS
    • F16M11/00—Stands or trestles as supports for apparatus or articles placed thereon ; Stands for scientific apparatus such as gravitational force meters
    • F16M11/02—Heads
    • F16M11/04—Means for attachment of apparatus; Means allowing adjustment of the apparatus relatively to the stand
    • F16M11/043—Allowing translations
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F16—ENGINEERING ELEMENTS AND UNITS; GENERAL MEASURES FOR PRODUCING AND MAINTAINING EFFECTIVE FUNCTIONING OF MACHINES OR INSTALLATIONS; THERMAL INSULATION IN GENERAL
    • F16M—FRAMES, CASINGS OR BEDS OF ENGINES, MACHINES OR APPARATUS, NOT SPECIFIC TO ENGINES, MACHINES OR APPARATUS PROVIDED FOR ELSEWHERE; STANDS; SUPPORTS
    • F16M11/00—Stands or trestles as supports for apparatus or articles placed thereon ; Stands for scientific apparatus such as gravitational force meters
    • F16M11/02—Heads
    • F16M11/04—Means for attachment of apparatus; Means allowing adjustment of the apparatus relatively to the stand
    • F16M11/043—Allowing translations
    • F16M11/046—Allowing translations adapted to upward-downward translation movement
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F16—ENGINEERING ELEMENTS AND UNITS; GENERAL MEASURES FOR PRODUCING AND MAINTAINING EFFECTIVE FUNCTIONING OF MACHINES OR INSTALLATIONS; THERMAL INSULATION IN GENERAL
    • F16M—FRAMES, CASINGS OR BEDS OF ENGINES, MACHINES OR APPARATUS, NOT SPECIFIC TO ENGINES, MACHINES OR APPARATUS PROVIDED FOR ELSEWHERE; STANDS; SUPPORTS
    • F16M11/00—Stands or trestles as supports for apparatus or articles placed thereon ; Stands for scientific apparatus such as gravitational force meters
    • F16M11/02—Heads
    • F16M11/18—Heads with mechanism for moving the apparatus relatively to the stand
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F16—ENGINEERING ELEMENTS AND UNITS; GENERAL MEASURES FOR PRODUCING AND MAINTAINING EFFECTIVE FUNCTIONING OF MACHINES OR INSTALLATIONS; THERMAL INSULATION IN GENERAL
    • F16M—FRAMES, CASINGS OR BEDS OF ENGINES, MACHINES OR APPARATUS, NOT SPECIFIC TO ENGINES, MACHINES OR APPARATUS PROVIDED FOR ELSEWHERE; STANDS; SUPPORTS
    • F16M11/00—Stands or trestles as supports for apparatus or articles placed thereon ; Stands for scientific apparatus such as gravitational force meters
    • F16M11/42—Stands or trestles as supports for apparatus or articles placed thereon ; Stands for scientific apparatus such as gravitational force meters with arrangement for propelling the support stands on wheels
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J5/00—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J5/00—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
    • G01J5/10—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry using electric radiation detectors
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J5/00—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
    • G01J5/48—Thermography; Techniques using wholly visual means
    • G01J5/485—Temperature profile
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N25/00—Investigating or analyzing materials by the use of thermal means
    • G01N25/72—Investigating presence of flaws
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0246—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G06V10/26—Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion
    • G06V10/267—Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion by performing operations on regions, e.g. growing, shrinking or watersheds
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J5/00—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
    • G01J2005/0077—Imaging

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Radiation Pyrometers (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials Using Thermal Means (AREA)

Abstract

本发明涉及一种冷库围护结构缺陷智能定位装置，它的直线导轨竖直固定在行走小车的台面上，嵌入式工控机、步进电机、PLC控制器、小车行走控制器和电机驱动器也固定在行走小车的台面上，升降平台能在步进电机驱动下在直线导轨上升降运动并在直线导轨的任意位置停住，工业热红外相机固定在升降平台上，工业热红外相机的红外线图像信息输出端连接嵌入式工控机的红外线图像信息输入端；本发明获取的热红外图像可以直观反映冷库围护结构表面的温度场分布，解决了围护结构保温性能、内部缺陷位置及大小难以判别的难题，对冷库建库及后期墙体保温性能的分析有较大的帮助，可以无损、快捷检测出冷库跑冷位置及面积。

Description

冷库围护结构缺陷智能定位装置及方法
技术领域
本发明涉及热红外图像的视觉检测技术领域，具体涉及一种冷库围护结构缺陷智能定位装置及方法。
背景技术
冷库对于畜牧、水产渔业、肉类加工、食品、果蔬加工等保鲜储存环节起到了重要作用。冷库耗电量大，其中围护结构、隔热层的传热量占冷库总热负荷的20～35％，长时间的使用冷库，由于运送货物发生磕碰，湿热空气侵蚀导致材料结构老化等因素，库体围护保温结构容易出现热缺陷，导致围护保温结构的热负荷增大产生跑冷损失，因此库体围护保温结构的缺陷检测对于库体围护具有重要意义。
在对库体围护保温结构进行缺陷检测时，由于大多数热缺陷都是在材料内部，仅利用外观和传统检测方法无法快速准确判断缺陷位置。利用测量冷库墙体传热系数检测库体围护结构保温缺陷是其中一种无损检测方法，分为热流法和热箱法，可是此无损检测方法存在检测时间长、检测步骤繁琐、无法准确定位围护结构保温缺陷等不足之处。
热红外成像技术因具有快速、无损、非接触、无需耦合、快速实时、大面积、远距离检测等优点而得到迅速发展，已广泛应用于航空航天、机械、医疗、电力等领域。热红外成像技术是由于物体每时每刻都辐射出红外线，同时这种红外线辐射都载有物体的特征信息，通过红外技术判别各种被测目标的温度高低和热分布场，利用光电红外探测器将物体发热部位辐射的功率信号转换成电信号，模拟出物体表面温度的空间分布，得到与物体表面热分布相对应的热像图。
国内外的研究现状：国内方面，上海交通大学在“制冷系统状态监测及故障诊断”的研究方面处于领先地位。1997年，该校的陈丽萍提出了“人工神经网络在蒸气压缩式制冷系统在线故障诊断专家系统中的应用”的问题，1998年王晓明对“制冷系统故障先兆分析和故障预报”进行了研究。陈芝久，丁国良教授在小型冷库制冷系统领域的动态仿真和优化方面的深入研究，其结果不但对生产实际而且对深化“制冷系统状态检测及故障报警诊断”的研究具有很好的指导价值。随着计算机技术的不断发展和计算速度的普及程度大大加强，人们主要在对系统的仿真和控制上寻求计算机的帮助，1987年，美国学者J.Perry发表文章提出了智能系统优化运行中的故障诊断问题。在欧洲，最初的研究工作开始于60年代到70年代初，以科拉科特(R.A.Collacotf)为首的“英国机器保健中心”开展故障分析与故障诊断方面的工作并取得了很好的成效。
关于冷库围护结构保温缺陷的检测，李夔宁等利用红外热像仪对冷库围护结构进行了热红外图像采集，通过图像的直方图均值化、图像滤波估算出缺陷区域的位置和大小。该研究中是通过手持美国FLIR公司T20型红外热像仪进行热红外图像采集，仍需人工参与操作，考虑到冷库的空间较大、范围较广，人工测量效率较低，检测较高的区域时操作繁琐，覆盖面无法保证全面检测，全自动化程度较低。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明公开的一种冷库围护结构缺陷智能定位装置及方法，本发明确保冷库围护结构保温缺陷的全区域识别，为冷库围护结构保温缺陷的全智能化无损检测提供技术支撑。
本发明所设计的一种冷库围护结构缺陷智能定位装置，它包括行走小车、嵌入式工控机、步进电机、直线导轨、PLC(Programmable Logic Controller，可编程逻辑控制器)控制器、工业热红外相机、小车行走控制器、升降平台和电机驱动器，其中，所述直线导轨竖直固定在行走小车的台面上，嵌入式工控机、步进电机、PLC控制器、小车行走控制器和电机驱动器也固定在行走小车的台面上，升降平台能在步进电机驱动下在直线导轨上升降运动并在直线导轨的任意位置停住，工业热红外相机固定在升降平台上，工业热红外相机的红外线图像信息输出端连接嵌入式工控机的红外线图像信息输入端；
嵌入式工控机用于根据输入的被测墙体的高度和宽度信号，并依据工业热红外相机的拍照焦距信息将被测墙体分割为若干拍照区域，并将各个拍照区域的中心坐标和各个拍照区域中心对应的聚焦距离信息传输给PLC控制器，PLC控制器根据行走小车当前位置坐标、各个拍照区域的中心坐标和拍照区域中心对应的聚焦距离信息生成对应的升降平台和行走小车运动轨迹信息，PLC控制器根据升降平台的运动轨迹信息向电机驱动器发送控制指令，电机驱动器驱动步进电机运动，从而带动升降平台到达拍照指定位置；
PLC控制器根据行走小车运动轨迹信息向小车行走控制器发送小车行走控制指令，控制行走小车沿行走小车运动轨迹运动，在升降平台的运动轨迹信息和行走小车运动轨迹信息的控制下，使工业热红外相机的镜头能与各个拍照区域的中心正对，并且在工业热红外相机的镜头与各个拍照区域的中心正对的同时也能满足相机聚焦距离的要求。
一种利用上述装置的冷库围护结构缺陷智能定位方法，它包括如下步骤：
步骤1：嵌入式工控机根据输入的被测墙体的高度和宽度信号，并依据工业热红外相机的拍照焦距信息将被测墙体分割为若干拍照区域，并将各个拍照区域的中心坐标和各个拍照区域中心对应的聚焦距离信息传输给PLC控制器；
步骤2：PLC控制器根据行走小车当前位置坐标、各个拍照区域的中心坐标和拍照区域中心对应的聚焦距离信息生成对应的升降平台和行走小车运动轨迹信息，PLC控制器根据升降平台的运动轨迹信息向电机驱动器发送控制指令，电机驱动器驱动步进电机运动，从而带动升降平台到达拍照指定位置；
步骤3：PLC控制器根据行走小车运动轨迹信息向小车行走控制器发送小车行走控制指令，控制行走小车沿行走小车运动轨迹运动，在升降平台的运动轨迹信息和行走小车运动轨迹信息的控制下，使工业热红外相机的镜头能与各个拍照区域的中心正对，并且在工业热红外相机的镜头与各个拍照区域的中心正对的同时也能满足相机聚焦距离的要求；
步骤4：对采集的冷库围护结构的各个拍照区域的热红外图像进行拼接形成被测墙体整体热红外图像；
步骤5：采用二维Otsu阈值法与区域生长法结合的方法对被测墙体整体热红外图像进行分割得到冷库围护结构中冷却管的轮廓线，从而得到冷库围护结构中损坏的冷却管坐标。
本发明中红外无损检测主要测量通过物体表面的热量和热流的传递,当物体内部存在热缺陷时,它将改变物体的热传导,使物体表面温度分布出现差异或不均匀变化。根据这些差异或不均匀的图像处理和分析,就能获取出目标区域的内部热缺陷数量、面积与中心位置。
本发明获取的热红外图像可以直观反映冷库围护结构表面的温度场分布,解决了围护结构保温性能、内部缺陷位置及大小难以判别的难题，对冷库建库及后期墙体保温性能的分析有较大的帮助，可以无损、快捷检测出冷库跑冷位置及面积，还可以定量估算“跑冷区”跑冷量进行能耗分析以决定冷库是否需要维修。
附图说明
图1为本发明背面的立体结构示意图；
图2为本发明正面的立体结构示意图；
图3为本发明的电控部分结构示意图；
图4为本发明第一齿条转轴部分的示意图；
图5为本发明中第二齿条皮带与升降平台的结构示意图；
图6为本发明中第二齿条转轴与第二齿条皮带的结构示意图。
其中，1—行走小车、2—嵌入式工控机、3—步进电机、4—直线导轨、4.1—上部双轴导轨、4.2—下部双轴导轨、4.3—合页、4.4—锁紧机构、4.5—固定杆、5—PLC控制器、6—工业热红外相机、7—小车行走控制器、8—升降平台、9—超声测距传感器、10—电机驱动器、11—控制柜、12—滚轮装置、13—第一齿条转轴、14—第一齿条皮带、15—第二齿条转轴、16—第二齿条皮带。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明：
本发明所设计的冷库围护结构缺陷智能定位装置，如图1～6所示，它包括行走小车1、嵌入式工控机2、步进电机3、直线导轨4、PLC控制器5、工业热红外相机6、小车行走控制器7、升降平台8和电机驱动器10，其中，所述直线导轨4竖直固定在行走小车1的台面上，嵌入式工控机2、步进电机3、PLC控制器5、小车行走控制器7和电机驱动器10也固定在行走小车1的台面上，升降平台8能在步进电机3驱动下在直线导轨4上升降运动并在直线导轨4的任意位置停住，工业热红外相机6固定在升降平台8上，工业热红外相机6的红外线图像信息输出端连接嵌入式工控机2的红外线图像信息输入端；
嵌入式工控机2用于根据输入的被测墙体的高度和宽度信号，并依据工业热红外相机6的拍照焦距信息将被测墙体分割为若干拍照区域，并将各个拍照区域的中心坐标和各个拍照区域中心对应的聚焦距离信息传输给PLC控制器5，PLC控制器5根据行走小车当前位置坐标、各个拍照区域的中心坐标和拍照区域中心对应的聚焦距离信息生成对应的升降平台和行走小车运动轨迹信息，PLC控制器5根据升降平台的运动轨迹信息向电机驱动器10发送控制指令，电机驱动器10驱动步进电机3运动，从而带动升降平台8到达拍照指定位置；
PLC控制器5根据行走小车运动轨迹信息向小车行走控制器7发送小车行走控制指令，控制行走小车1沿行走小车运动轨迹运动，在升降平台的运动轨迹信息和行走小车运动轨迹信息的控制下，使工业热红外相机6的镜头能与各个拍照区域的中心正对，并且在工业热红外相机6的镜头与各个拍照区域的中心正对的同时也能满足相机聚焦距离的要求。
上述技术方案中，行走小车1为履带式行走小车，自带两个伺服电机分别驱动两边的履带。两个伺服电机与控制升降平台的步进电机3同连在PLC控制器5上并由其控制，通过步进电机3的转速的反馈(采用RS485接口)进而控制小车的两个伺服电机联动达到运送运动平台到指定目标位置。
冷库围护结构保温缺陷图像检测过程：由于采集的热红外图像中，每一个像素点都会有温度值与之对应，因此在根据图像检测时，首先可遍历图像中每个像素点的温度值，寻找是否存在温度异常值，若一张图像中不存在温度异常值则可进行下一张图像的遍历；若存在温度异常值，则以该图像为中心，对围邻域图片进行图像拼接，拼接完成后，利用有效的图像预处理手段找出保温缺陷的形状，并计算保存缺陷的面积大小及位置坐标；每张图片依据以上步骤进行检测，直至每张图片检测完成为止，返回检测出的缺陷位置坐标及大小给工控机进行保存。
上述技术方案中，它还包括控制柜11，所述PLC控制器5、小车行走控制器7和电机驱动器10置于控制柜11中，所述步进电机3位于直线导轨4与控制柜11之间。
上述技术方案中，它还包括超声测距传感器9，超声测距传感器9固定在升降平台8上，超声测距传感器9用于实时向嵌入式工控机2反馈距离被测墙体的测距信息，PLC控制器5根据距离被测墙体的测距信息控制小车行走控制器7修正控制行走小车1运动状态，使行走小车1始终沿行走小车运动轨迹运动。
上述技术方案中，所述直线导轨4为可折叠直线双轴导轨，所述可折叠直线双轴导轨包括上部双轴导轨4.1和下部双轴导轨4.2，所述下部双轴导轨4.2的底部与行走小车1的台面固定连接，下部双轴导轨4.2的顶部一侧与上部双轴导轨4.1的底部一侧之间通过合页4.3铰接，下部双轴导轨4.2的顶部另一侧与上部双轴导轨4.1的底部另一侧之间通过锁紧机构4.4能实现锁止。
所述上部双轴导轨4.1的两个导轨之间固定有固定杆4.5，下部双轴导轨4.2的两个导轨之间固定有固定杆4.5。实现上部双轴导轨4.1和下部双轴导轨4.2的紧固加强。
上述技术方案中，所述电机驱动器10的电机驱动信号输出端接入步进电机3的控制端，PLC控制器5的电机控制指令输出端连接电机驱动器10的控制指令输入端。
上述技术方案中，所述升降平台8通过滚轮装置12在直线导轨4上运动，第一齿条转轴13通过轴承设置在行走小车1的台面上，步进电机3的驱动轴通过第一齿条皮带14驱动第一齿条转轴13转动，第二齿条转轴15通过轴承设置在直线导轨4顶部(设置在直线导轨4顶部的固定杆4.5上)，第一齿条转轴13与第二齿条转轴15上设有第二齿条皮带16，升降平台8固定在第二齿条皮带16上。实现了升降平台8能在步进电机3驱动下在直线导轨4上升降运动并在直线导轨4的任意位置停住。
一种利用上述装置的冷库围护结构缺陷智能定位方法，它包括如下步骤：
步骤1：嵌入式工控机2根据输入的被测墙体的高度和宽度信号，并依据工业热红外相机6的拍照焦距信息将被测墙体分割为若干拍照区域，并将各个拍照区域的中心坐标和各个拍照区域中心对应的聚焦距离信息传输给PLC控制器5；
步骤2：PLC控制器5根据行走小车当前位置坐标、各个拍照区域的中心坐标和拍照区域中心对应的聚焦距离信息生成对应的升降平台和行走小车运动轨迹信息，PLC控制器5根据升降平台的运动轨迹信息向电机驱动器10发送控制指令，电机驱动器10驱动步进电机3运动，从而带动升降平台8到达拍照指定位置；
步骤3：PLC控制器5根据行走小车运动轨迹信息向小车行走控制器7发送小车行走控制指令，控制行走小车1沿行走小车运动轨迹运动，在升降平台的运动轨迹信息和行走小车运动轨迹信息的控制下，使工业热红外相机6的镜头能与各个拍照区域的中心正对，并且在工业热红外相机6的镜头与各个拍照区域的中心正对的同时也能满足相机聚焦距离的要求；
步骤4：对采集的冷库围护结构的各个拍照区域的热红外图像进行拼接形成被测墙体整体热红外图像；
步骤5：采用二维Otsu阈值法与区域生长法结合的方法对被测墙体整体热红外图像进行分割得到冷库围护结构中冷却管的轮廓线，从而得到冷库围护结构中损坏的冷却管坐标。
所述步骤5的具体方法为：
步骤501：计算出冷库围护图像的最佳分割阈值T，计算方法如下：设被测墙体整体热红外图像的像素大小为M×N，被测墙体整体热红外图像灰度级的范围为[0,255]，ni为图像灰度级i的像素点数，灰度级i出现的概率为pi＝ni/M×N；被测墙体整体热红外图像中灰度级低于t的像素点构成C0类，高于t构成C1类，即灰度级为[0，t]归为C0类，灰度级为[t+1，255]归为C1类；
式中：P0(t)，P1(t)分别表示C0，C1类的像素点在被测墙体整体热红外图像中出现的概率；u0(t)，u1(t)分别表示C0和C1类的平均灰度级，L＝255,t为预设的像素值，取值为125；
步骤502：求得被测墙体整体热红外图像的类间方差δb(t)：
步骤503：得出当被测墙体整体热红外图像的类间方差达到最大时的灰度值，该灰度值即为冷库围护图像的最佳分割阈值T(即Otsu阈值)；
步骤504：选取被测墙体整体热红外图像中灰度值最高的像素点作为种子像素(即选择最亮的像素点)；
步骤505：选取以种子像素为中心的3×3像素矩阵，并计算3×3像素矩阵中像素的均值，以(x，y)为中心像素点的3×3矩阵像素均值由下式计算；
式中：k、j为每个像素点的坐标值，f(x,y)表示3×3像素矩阵中像素的均值，f(k,j)表示3×3像素矩阵里每一个像素点的像素值；
步骤506：由于图像中可能出现多个冷库围护结构设备的热故障，因此将被测墙体整体热红外图像中与步骤504选取的像素点的像素值相差范围在3％的其它像素点设为种子点，所有以种子点为中心的3×3像素矩阵区域构成已经生长的区域，并重复步骤505取得所有种子点像素均值；
步骤507：对所有种子点像素均值再取平均值得到m：
式中：n为所有像素种子点个数，Q为区域生长法已生长图像区域，f(a，b)为各个像素种子点的像素均值；
步骤508：将待判断的像素点(z,l)的像素值与平均值m的差作比较，若|f(z,l)-m|≤T成立则满足区域生长法的生长条件，若不成立则停止生长，每次判断区域再生长后需重新计算m的值，得到冷库围护结构中冷却管外部轮廓线的像素点。
本发明中，红外热成像仪是集先进的光电技术，红外探测器技术和红外图像处理技术于一身的产品。基于物体本身的热辐射因目标与背景的温度不同而产生在能量上和光谱上的差异。这种辐射差异所携带的信息，经红外探测器转化成相应的电信号，通过信号处理后可显示出被测物体表面温度分布的热图像。首先由外部机构对墙体进行分批拍照，利用二维的Otsu阈值为生长准则的方法分割红外图像，提取图像特征，采用形态学运算对提取的特征进行处理，利用设备的像素统计图的极大值和极小值的规律，划分识别设备的结构区域，通过训练学习来设定故障区域，对被检测的目标故障位置进行识别与定位。
本说明书未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (5)

1.一种利用冷库围护结构缺陷智能定位装置的智能定位方法，所述冷库围护结构缺陷智能定位装置包括行走小车(1)、嵌入式工控机(2)、步进电机(3)、直线导轨(4)、PLC控制器(5)、工业热红外相机(6)、小车行走控制器(7)、升降平台(8)和电机驱动器(10)，其中，所述直线导轨(4)竖直固定在行走小车(1)的台面上，嵌入式工控机(2)、步进电机(3)、PLC控制器(5)、小车行走控制器(7)和电机驱动器(10)也固定在行走小车(1)上，升降平台(8)能在步进电机(3)驱动下在直线导轨(4)上升降运动并在直线导轨(4)的任意位置停住，工业热红外相机(6)固定在升降平台(8)上，工业热红外相机(6)的红外线图像信息输出端连接嵌入式工控机(2)的红外线图像信息输入端；
智能定位装置还包括超声测距传感器(9)，超声测距传感器(9)固定在升降平台(8)上，超声测距传感器(9)用于实时向嵌入式工控机(2)反馈距离被测墙体的测距信息，PLC控制器(5)根据距离被测墙体的测距信息控制小车行走控制器(7)修正控制行走小车(1)运动状态，使行走小车(1)始终沿行走小车运动轨迹运动；
所述直线导轨(4)为可折叠直线双轴导轨，所述可折叠直线双轴导轨包括上部双轴导轨(4.1)和下部双轴导轨(4.2)，所述下部双轴导轨(4.2)的底部与行走小车(1)的台面固定连接，下部双轴导轨(4.2)的顶部一侧与上部双轴导轨(4.1)的底部一侧之间通过合页(4.3)铰接，下部双轴导轨(4.2)的顶部另一侧与上部双轴导轨(4.1)的底部另一侧之间通过锁紧机构(4.4)实现锁止；
所述升降平台(8)通过滚轮装置(12)在直线导轨(4)上运动，第一齿条转轴(13)通过轴承设置在行走小车(1)的台面上，步进电机(3)的驱动轴通过第一齿条皮带(14)驱动第一齿条转轴(13)转动，第二齿条转轴(15)通过轴承设置在直线导轨(4)顶部，第一齿条转轴(13)与第二齿条转轴(15)上设有第二齿条皮带(16)，升降平台(8)固定在第二齿条皮带(16)上；
所述智能定位方法包括如下步骤：
步骤1：嵌入式工控机(2)根据输入的被测墙体的高度和宽度信号，并依据工业热红外相机(6)的拍照焦距信息将被测墙体分割为若干拍照区域，并将各个拍照区域的中心坐标和各个拍照区域中心对应的聚焦距离信息传输给PLC控制器(5)；
步骤2：PLC控制器(5)根据行走小车当前位置坐标、各个拍照区域的中心坐标和拍照区域中心对应的聚焦距离信息生成对应的升降平台和行走小车运动轨迹信息，PLC控制器(5)根据升降平台的运动轨迹信息向电机驱动器(10)发送控制指令，电机驱动器(10)驱动步进电机(3)运动，从而带动升降平台(8)到达拍照指定位置；
步骤3：PLC控制器(5)根据行走小车运动轨迹信息向小车行走控制器(7)发送小车行走控制指令，控制行走小车(1)沿行走小车运动轨迹运动，在升降平台的运动轨迹信息和行走小车运动轨迹信息的控制下，使工业热红外相机(6)的镜头能与各个拍照区域的中心正对，并且在工业热红外相机(6)的镜头与各个拍照区域的中心正对的同时也能满足相机聚焦距离的要求；
步骤4：对采集的冷库围护结构的各个拍照区域的热红外图像进行拼接形成被测墙体整体热红外图像；
步骤5：采用二维Otsu阈值法与区域生长法结合的方法对被测墙体整体热红外图像进行分割得到冷库围护结构中冷却管的轮廓线，从而得到冷库围护结构中损坏的冷却管坐标；
所述步骤5的具体方法为：
步骤501：计算出冷库围护图像的最佳分割阈值T，计算方法如下：设被测墙体整体热红外图像的像素大小为M×N，被测墙体整体热红外图像灰度级的范围为[0,255]，ni为图像灰度级i的像素点数，灰度级i出现的概率为pi＝ni/M×N；被测墙体整体热红外图像中灰度级低于t的像素点构成C0类，高于t构成C1类，即灰度级为[0，t]归为C0类，灰度级为[t+1，255]归为C1类；
式中：P0(t)，P1(t)分别表示C0，C1类的像素点在被测墙体整体热红外图像中出现的概率；u0(t)，u1(t)分别表示C0和C1类的平均灰度级，L＝255,t为预设的像素值；
步骤502：求得被测墙体整体热红外图像的类间方差δb(t)：
步骤503：得出当被测墙体整体热红外图像的类间方差达到最大时的灰度值，该灰度值即为冷库围护图像的最佳分割阈值T；
步骤504：选取被测墙体整体热红外图像中灰度值最高的像素点作为种子像素；
步骤505：选取以种子像素为中心的3×3像素矩阵，并计算3×3像素矩阵中像素的均值，以(x，y)为中心像素点的3×3矩阵像素均值由下式计算；
式中：k、j为每个像素点的坐标值，f(x,y)表示3×3像素矩阵中像素的均值，f(k,j)表示3×3像素矩阵里每一个像素点的像素值；
步骤506：将被测墙体整体热红外图像中与步骤504选取的像素点的像素值相差范围在3％的其它像素点设为种子点，所有以种子点为中心的3×3像素矩阵区域构成已经生长的区域，并重复步骤505取得所有种子点像素均值；
步骤507：对所有种子点像素均值再取平均值得到m：
式中：n为所有像素种子点个数，Q为区域生长法已生长图像区域，f(a，b)为各个像素种子点的像素均值；
步骤508：将待判断的像素点(z,l)的像素值与平均值m的差作比较，若f(z,l)-m≤T成立则满足区域生长法的生长条件，若不成立则停止生长，每次判断区域再生长后需重新计算m的值，得到冷库围护结构中冷却管外部轮廓线的像素点。
2.根据权利要求1所述的智能定位方法，其特征在于：冷库围护结构缺陷智能定位装置还包括控制柜(11)，所述PLC控制器(5)、小车行走控制器(7)和电机驱动器(10)置于控制柜(11)中，所述步进电机(3)位于直线导轨(4)与控制柜(11)之间。
3.根据权利要求1所述的智能定位方法，其特征在于：所述上部双轴导轨(4.1)的两个导轨之间固定有固定杆(4.5)，下部双轴导轨(4.2)的两个导轨之间固定有固定杆(4.5)。
4.根据权利要求1所述的智能定位方法，其特征在于：所述电机驱动器(10)的电机驱动信号输出端接入步进电机(3)的控制端，PLC控制器(5)的电机控制指令输出端连接电机驱动器(10)的控制指令输入端。
5.根据权利要求1所述的智能定位方法，其特征在于：所述步骤5后还包括步骤6：输出冷库围护结构中损坏的冷却管坐标。
CN202010979646.4A 2020-09-17 2020-09-17 冷库围护结构缺陷智能定位装置及方法 Active CN112163484B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010979646.4A CN112163484B (zh) 2020-09-17 2020-09-17 冷库围护结构缺陷智能定位装置及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010979646.4A CN112163484B (zh) 2020-09-17 2020-09-17 冷库围护结构缺陷智能定位装置及方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112163484A CN112163484A (zh) 2021-01-01
CN112163484B true CN112163484B (zh) 2023-08-01

Family

ID=73858143

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010979646.4A Active CN112163484B (zh) 2020-09-17 2020-09-17 冷库围护结构缺陷智能定位装置及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112163484B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113219057B (zh) * 2021-05-12 2023-07-21 铁科检测有限公司 一种高速铁路轨道板充填层检测自动化装置

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH01239443A (ja) * 1988-03-18 1989-09-25 Nkk Corp 管外面の欠陥検出方法およびその装置
EP2357466A1 (en) * 2008-10-21 2011-08-17 West Nippon Expressway Engineering Shikoku Company Limited Infrared thermal image analyzer
CN102565625A (zh) * 2011-05-25 2012-07-11 上海大学 基于红外图像智能诊断高压输电线路热缺陷的方法
CN105004938A (zh) * 2015-05-05 2015-10-28 国家电网公司 一种用于变电站的热缺陷红外跟踪检测设备
CN107220937A (zh) * 2017-05-25 2017-09-29 云南电网有限责任公司电力科学研究院 一种电气设备检测用红外全景图像处理方法及平台
CN108535321A (zh) * 2018-03-30 2018-09-14 吉林建筑大学 一种基于三维红外热成像技术的建筑热工性能检测方法

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0694660A (ja) * 1992-09-16 1994-04-08 Kawasaki Steel Corp 表面欠陥検査方法及び装置
CN101350100A (zh) * 2008-08-26 2009-01-21 徐斗辰 冷库保温缺陷的检测方法
ITPD20100121A1 (it) * 2010-04-16 2011-10-17 Ermanno Grinzato Metodo termografico di misura del flusso termico attraverso l'involucro edilizio e della trasmittanza termica
CN102182137A (zh) * 2011-02-25 2011-09-14 广州飒特电力红外技术有限公司 路面缺陷检测系统及方法
CN103105233A (zh) * 2013-01-11 2013-05-15 山东商业职业技术学院 一种冷库保温缺陷自动检测机及检测系统
CN106263206B (zh) * 2015-06-12 2018-01-23 北京英堡龙科技股份有限公司 一种基于激光位移传感器的自动量体装置
CN105203210A (zh) * 2015-10-23 2015-12-30 国网山西省电力公司大同供电公司 基于360°红外全景视图与支持向量机的特高压变电站变压器故障检测装置及检测方法
WO2017172611A1 (en) * 2016-03-28 2017-10-05 General Dynamics Mission Systems, Inc. System and methods for automatic solar panel recognition and defect detection using infrared imaging
CN107784661B (zh) * 2017-09-08 2021-10-08 上海电力学院 基于区域生长法的变电站设备红外图像分类识别方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH01239443A (ja) * 1988-03-18 1989-09-25 Nkk Corp 管外面の欠陥検出方法およびその装置
EP2357466A1 (en) * 2008-10-21 2011-08-17 West Nippon Expressway Engineering Shikoku Company Limited Infrared thermal image analyzer
CN102565625A (zh) * 2011-05-25 2012-07-11 上海大学 基于红外图像智能诊断高压输电线路热缺陷的方法
CN105004938A (zh) * 2015-05-05 2015-10-28 国家电网公司 一种用于变电站的热缺陷红外跟踪检测设备
CN107220937A (zh) * 2017-05-25 2017-09-29 云南电网有限责任公司电力科学研究院 一种电气设备检测用红外全景图像处理方法及平台
CN108535321A (zh) * 2018-03-30 2018-09-14 吉林建筑大学 一种基于三维红外热成像技术的建筑热工性能检测方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
红外热像仪在建筑节能检测中的应用;曹喜承等;《节能技术》;第26卷(第147期);第92-94页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN112163484A (zh) 2021-01-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2020094147A1 (zh) 清洁系统及清洁方法
US11555912B2 (en) Automatic wall climbing type radar photoelectric robot system for non-destructive inspection and diagnosis of damages of bridge and tunnel structure
CN104655030B (zh) 一种输电线路覆冰检测与预警装置
CN106863259B (zh) 一种轮式多机械手智能捡球机器人
CN105900610B (zh) 鲜食葡萄无损采摘分级智能一体机及其控制方法
CN113223035B (zh) 笼养鸡智能巡检系统
CN110443093A (zh) 一种面向智能化的红外数字全景系统及其仓库管理方法
CN107765145A (zh) 一种局部放电自动检测装置、系统及方法
CN105835063A (zh) 一种变电站室内巡检机器人系统及其巡检方法
CN112163484B (zh) 冷库围护结构缺陷智能定位装置及方法
CN106441442A (zh) 一种大田作物表型信息高通量对等监测装置及监测方法
CN109570051B (zh) 基于机器视觉、激光和声学的板栗虫眼检测装置
CN106000912A (zh) 一种基于机器视觉导引实现柑橘囊胞异物剔除系统
CN205685341U (zh) 一种组合轨道式变电站室内巡检机器人系统
CN112213317B (zh) 基于三维激光扫描技术的输送带撕裂检测系统及其检测方法
CN104320618A (zh) 一种基于行为特征谱联动的犊牛状态监测的装置和方法
CN104751483A (zh) 一种仓储物流机器人工作区域异常情况的监控方法
CN205438578U (zh) 能提高拍照清晰度的变电站无盲区智能巡检机器人
CN108465697B (zh) 一种智能化病死畜禽冷藏收集装置
CN107309883A (zh) 智能机器人
WO2024077934A1 (zh) 一种车间巡检机器人目标检测方法及装置
CN108840009A (zh) 移动智能仓储
CN208813993U (zh) 移动智能仓储
CN112101450A (zh) 一种基于深度学习和多传感融合的无接触测振设备和方法
CN109255347A (zh) 基于广角自动识别的方法和装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant