双排链刮板机内链板裂纹的视觉检测装置及方法
技术领域
本发明涉及双排链刮板机视觉检测领域,具体地是涉及一种用于双排链刮板机内链板裂纹的视觉检测装置及其检测方法。
背景技术
刮板机是一种利用刮板对散装物料进行连续运输的设备,适用范围广,其中主要应用于原煤的生产运输。刮板机在工作中,刮板及链条会受到应力集中的影响,在高强度的工作过程中,可能会出现链条链板的裂纹缺陷,进而可能出现链条断裂的情况,影响刮板机的工作效率和内部结构,还会对工作人员的人身安全造成威胁。因此,需要一种对刮板机内链板的裂纹缺陷的检测装置及检测方法,及时有效地对链板缺陷进行检测。
发明内容
本发明目的在于提供双排链刮板机内链板裂纹的视觉检测装置及方法,使得在双排链刮板机内链板裂纹刚刚出现且程度较轻微时能及时有效地对链板的裂纹情况进行检测,避免双排链刮板机的内链板因为微小裂纹缺陷没能及时发现,以至于微小裂纹缺陷在运行过程中扩展成较大裂纹,进而在超越链板的刚度极限时发生突然断链的重大机械事故。
为了实现上述的技术特征,本发明的目的是这样实现的:双排链刮板机内链板裂纹的视觉检测装置,它包括控制箱,所述控制箱中安装有图像采集部分,所述图像采集部分包括高速工业相机、支撑架、光源移动连接件和光源,所述高速工业相机用于图像的采集以及图像数据的传输;检测时,所述控制箱整体固定安装在刮板机的机架顶端。
所述支撑架上设置有高速工业相机固定槽,高速工业相机通过紧定螺钉实现在固定槽内通过槽内滑轨上下滑动及位置固定;
所述控制箱上端和内部设置有用于安装支撑架的螺纹孔;所述控制箱上端设置有高速工业相机放置孔,并用于布置高速工业相机及便于高速工业相机电源线的连接。
所述光源安装在光源移动连接件上,所述光源移动连接件安装在支撑架的支撑斜板部分,并以支撑板斜板部分为轨道进行移动,通过紧定螺钉固定位置,以满足所需检测位置有良好的光照条件。
所述双排链刮板机内链板裂纹缺陷视觉检测装置是在刮板机工作状态下进行实时的动态图像采集与检测;所述图像采集部分在控制箱内对称分布,同时采集链板图像。
所述双排链刮板机内链板裂纹的视觉检测装置进行链板裂纹的检测方法,将整个视觉检测装置与刮板机连接,高速工业相机与电源、图像处理PC端连接,手动检查光源与高速工业相机的对焦情况,调试结束后,运行刮板机,进行链板图像的采集;
将高速工业相机采集到的链板图像进行预处理后进入缺陷检测流程;链板的缺陷检测采用二次模板匹配缺陷检测,两次检测流程均采用多模板匹配;利用构建的无损链板图像进行第一次模板匹配缺陷检测,得到疑似缺陷图像;将疑似缺陷图像储存,进入第二次模板匹配缺陷检测,利用构建的裂纹缺陷基准模板图库,进行疑似缺陷图像的二次检测。
对于第一次模板匹配缺陷检测与第二次模板匹配缺陷检测结果不同的链板图像进行人工检测,确定检测结果不同的原因;若为新裂纹类型,更新裂纹缺陷基准模板图库。
所述第一次模板匹配缺陷检测的具体步骤:
步骤一:利用所述视觉检测装置采集需要检测的刮板机内双链板的图像;
步骤二:对初始无损链板图像和步骤一中采集的待检测图像进行预处理,得到双链板的无损链板模板图像集和待检测图像;
步骤三:将预处理后的待检测图像分别与相对应高速工业相机采集的无损链板模板图像进行第一次多模板缺陷检测;
步骤四:输出步骤三中的检测结果,完成刮板机内链板裂纹缺陷检测第一次缺陷检测。
所述步骤二中,待检测图像进行预处理操作时,包括图像去噪、图像边缘提取和双阈值二值化处理;
所述步骤三中第一次多模板缺陷检测采用多模板匹配结合金字塔分层搜索的方法,设置滑动窗口对第i个模板图像与经预处理后的待检测图像进行局部分块处理;第i个模板图像的第k块与待检测图像第k块进行金字塔分层搜索,计算特征相似度;特征相似度大于设定阈值,待检测图像与模板图像匹配完成,随后,进行第k+1块图像检测;小于设定阈值,则进行第i+1个模板图像的匹配;
若存在第j个模板图像与待检测图像匹配,则输出该待检测图像进行下一个待检测图像的检测;若模板图像集中全部模板图像匹配失败,则该待检测图像存在裂纹缺陷,输出检测结果,将该检测图像输出为疑似缺陷图像,并对输出的疑似缺陷图像进行储存以便进行二次检测。
第二次模板匹配缺陷检测的具体步骤:
步骤一:通过实验模拟和现场采集获取链板裂纹基准样图,构建链板裂纹缺陷的裂纹缺陷基准模板图库,并动态更新;
步骤二:将裂纹缺陷基准模板图库中的所有缺陷样图与第一次模板匹配缺陷检测匹配后的疑似缺陷图像进行二次匹配;
步骤三:全部缺陷样图二次匹配完成后,输出二次图像匹配结果。
步骤二具体过程为:将裂纹缺陷基准模板图库中的基准样图以滑动窗口的形式遍历一次匹配检测后的疑似缺陷图像,计算相对应的疑似缺陷图像区域的相似度,若存在缺陷,则在相应位置进行标注,标注后进行下一区域的检测;裂纹缺陷基准图库中全部基准样图匹配结束后,该疑似缺陷图像二次匹配结束。
本发明有如下有益效果:
1、通过采用上述的视觉检测装置能够实现链板裂纹的自动实时检测,使得在双排链刮板机内链板裂纹刚刚出现且程度较轻微时能及时有效地对链板的裂纹情况进行检测,避免双排链刮板机的内链板因为微小裂纹缺陷没能及时发现,以至于微小裂纹缺陷在运行过程中扩展成较大裂纹,进而在超越链板的刚度极限时发生突然断链的重大机械事故。
2、通过将双排链刮板机内链板检测采用二次模板匹配的方法进行检测,目的是去除可能存在的物料粘附对检测结果的影响,提高检测效率;其中,模板匹配部分采用多模板匹配方法。
3、通过采用上述检测算法,能够实时更新裂纹缺陷基准模板图库,进而保证了检测的结果的全面性和准确性。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
图1是本发明刮板机内链板裂纹缺陷视觉检测装置整体结构图。
图2为本发明刮板机内链板裂纹缺陷视觉检测装置的高速工业相机布置示意图。
图3为本发明的视觉检测装置与刮板机的装配图。
图4为本发明的视觉检测装置与刮板机的装配图俯视图。
图5为本发明检测方法一次缺陷检测流程图。
图6为本发明检测方法二次缺陷检测流程图。
图中:控制箱1、高速工业相机2、支撑架3、光源移动连接件4、光源5。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施方式做进一步的说明。
实施例1:
参见图1-4,双排链刮板机内链板裂纹的视觉检测装置,它包括控制箱1,所述控制箱1中安装有图像采集部分,所述图像采集部分包括高速工业相机2、支撑架3、光源移动连接件4和光源5,所述高速工业相机2用于图像的采集以及图像数据的传输;检测时,所述控制箱1整体固定安装在刮板机的机架顶端。通过采用上述的视觉检测装置能够实现链板裂纹的自动实时检测,使得在双排链刮板机内链板裂纹刚刚出现且程度较轻微时能及时有效地对链板的裂纹情况进行检测,避免双排链刮板机的内链板因为微小裂纹缺陷没能及时发现,以至于微小裂纹缺陷在运行过程中扩展成较大裂纹,进而在超越链板的刚度极限时发生突然断链的重大机械事故。
进一步的,所述支撑架3上设置有高速工业相机固定槽,高速工业相机2通过紧定螺钉实现在固定槽内通过槽内滑轨上下滑动及位置固定。通过上述的安装结构能够用于对其内部的支撑架3和高速工业相机2进行可靠的固定和支撑。
进一步的,所述控制箱1上端和内部设置有用于安装支撑架3的螺纹孔;所述控制箱上端设置有高速工业相机放置孔,并用于布置高速工业相机及便于高速工业相机电源线的连接。通过上述的结构,方便了后续的布线过程。
进一步的,所述光源5安装在光源移动连接件4上,所述光源移动连接件4安装在支撑架3的支撑斜板部分,并以支撑板斜板部分为轨道进行移动,通过紧定螺钉固定位置,以满足所需检测位置有良好的光照条件。通过上述的光源5能够保证摄像的清晰度。
进一步的,所述双排链刮板机内链板裂纹缺陷视觉检测装置是在刮板机工作状态下进行实时的动态图像采集与检测;所述图像采集部分在控制箱内对称分布,同时采集链板图像。由于所述检测装置的检测对象为双链板,装置在模板图像和待测图像采集时,设定安装方向;待测图像采集的安装方向要与模板图像采集的方向一致;不同高速工业相机采集的模板图像将分组储存,待测图像的存储与检测也将在相应分组内进行。
实施例2:
参见图5-6,所述双排链刮板机内链板裂纹的视觉检测装置进行链板裂纹的检测方法,将整个视觉检测装置与刮板机连接,高速工业相机2与电源、图像处理PC端连接,手动检查光源与高速工业相机的对焦情况,调试结束后,运行刮板机,进行链板图像的采集;将高速工业相机2采集到的链板图像进行预处理后进入缺陷检测流程;链板的缺陷检测采用二次模板匹配缺陷检测,两次检测流程均采用多模板匹配;利用构建的无损链板图像进行第一次模板匹配缺陷检测,得到疑似缺陷图像;将疑似缺陷图像储存,进入第二次模板匹配缺陷检测,利用构建的裂纹缺陷基准模板图库,进行疑似缺陷图像的二次检测。
对于第一次模板匹配缺陷检测与第二次模板匹配缺陷检测结果不同的链板图像进行人工检测,确定检测结果不同的原因;若为新裂纹类型,更新裂纹缺陷基准模板图库。
实施例3:
所述第一次模板匹配缺陷检测的具体步骤:
步骤一:利用所述视觉检测装置采集需要检测的刮板机内双链板的图像;
步骤二:对初始无损链板图像和步骤一中采集的待检测图像进行预处理,得到双链板的无损链板模板图像集和待检测图像;其中,待检测图像进行预处理操作时,包括图像去噪、图像边缘提取和双阈值二值化处理;
步骤三:将预处理后的链板图像分别与相对应高速工业相机采集的无损链板模板图像进行第一次多模板缺陷检测;
步骤四:输出步骤三中的检测结果,完成刮板机内链板裂纹缺陷检测第一次缺陷检测。
进一步的,所述步骤三中第一次多模板缺陷检测采用多模板匹配结合金字塔分层搜索的方法,设置滑动窗口对第i个模板图像与经预处理后的待检测图像进行局部分块处理;第i个模板图像的第k块与待检测图像第k块进行金字塔分层搜索,计算特征相似度;特征相似度大于设定阈值,待检测图像与模板图像匹配完成,随后,进行第k+1块图像检测;小于设定阈值,则进行第i+1个模板图像的匹配;
若存在第j个模板图像与待检测图像匹配,则输出该待检测图像进行下一个待检测图像的检测;若模板图像集中全部模板图像匹配失败,则该待检测图像存在裂纹缺陷,输出检测结果,将该检测图像输出为疑似缺陷图像,并对输出的疑似缺陷图像进行储存以便进行二次检测。
实施例4:
第二次模板匹配缺陷检测的具体步骤:
步骤一:通过实验模拟和现场采集获取链板裂纹基准样图,构建链板裂纹缺陷的裂纹缺陷基准模板图库,并动态更新;
步骤二:将裂纹缺陷基准模板图库中的所有缺陷样图与第一次模板匹配缺陷检测匹配后的疑似缺陷图像进行二次匹配;
步骤三:全部缺陷样图二次匹配完成后,输出二次图像匹配结果。
步骤二具体过程为:将裂纹缺陷基准模板图库中的基准样图以滑动窗口的形式遍历一次匹配检测后的疑似缺陷图像,计算相对应的疑似缺陷图像区域的相似度,若存在缺陷,则在相应位置进行标注,标注后进行下一区域的检测;裂纹缺陷基准图库中全部基准样图匹配结束后,该疑似缺陷图像二次匹配结束。若存在缺陷图像不能与模板集中任一模板相匹配,则进行人工检测分析该图像前后两次检测结果差异的原因;若为新的裂纹类型,更新缺陷模板集。