CN114926446A - 皮带撕边检测方法 - Google Patents

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CN114926446A CN202210608552.5A CN202210608552A CN114926446A CN 114926446 A CN114926446 A CN 114926446A CN 202210608552 A CN202210608552 A CN 202210608552A CN 114926446 A CN114926446 A CN 114926446A
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朱恩东
雷凌
徐晨鑫
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Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及皮带撕边检测方法，包括基于皮带视频绘制检测框得到多个检测子区域；对所述皮带视频进行预处理，得到预处理视频；基于所述多个检测子区域对所述预处理视频进行边缘检测，得到皮带边缘；对所述皮带边缘进行直线检测，得到皮带边缘直线；将所述皮带边缘直线与所述多个所述检测子区域进行比对，得到皮带撕边结果，监控摄像头采集的图像视频进行预处理，提取图像中的轮廓特征，选定皮带边缘检测区域后，对提取到的皮带边缘轮廓特征进行处理分析，当皮带发生撕边时实时上传至服务器，从而解决了现有的皮带撕边检测方法无法做到无接触式无人值守检测的问题。

Description

皮带撕边检测方法
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及皮带撕边检测方法。
背景技术
目前的皮带撕边检测主要是皮带撕裂检测时附带检测的，在进行皮带撕裂检测时，多利用激光进行成像，然后检测图像中的激光的成像，从而判断是否发生皮带撕裂。亦或是借助于额外的接触式设备或传感器。
采用上述方式，需要阿娜装大量的硬件设备，从而增加了硬件成本，无法做到无接触式无人值守检测，且调整设备会比较繁琐。
发明内容
本发明的目的在于提供皮带撕边检测方法，旨在解决现有的皮带撕边检测方法无法做到无接触式无人值守检测的问题。
为实现上述目的，本发明提供了皮带撕边检测方法，包括以下步骤：
基于皮带视频绘制检测框得到多个检测子区域；
对所述皮带视频进行预处理，得到预处理视频；
基于所述多个检测子区域对所述预处理视频进行边缘检测，得到皮带边缘；
对所述皮带边缘进行直线检测，得到皮带边缘直线；
将所述皮带边缘直线与所述多个所述检测子区域进行比对，得到皮带撕边结果。
其中，所述基于皮带视频绘制检测框得到多个检测子区域的具体实施方式读取所述皮带视频初始帧绘制皮带边缘检测框；
对所述检测框进行划分，得到多个检测子区域。
其中，所述基于所述多个检测子区域对所述预处理视频进行边缘检测，得到皮带边缘的具体方式：
对所述多个检测子区域进行边缘检测，得到检测参数；
对所述检测参数进行筛选，得到皮带边缘。
其中，所述对所述多个检测子区域进行边缘检测，得到检测参数的具体方式：
对所述检测框进行梯度计算，得到幅度和方向；
遍历所述检测框的多个像素点；
基于所述幅度和所述方向去除多个所述像素点中的非边缘点，得到边缘信息；
从所述边缘信息中筛选出边缘点。
其中，在步骤将所述皮带边缘直线与所述多个所述检测子区域进行比对，得到皮带撕边结果之后，所述方法还包括：
基于所述皮带撕边结果进行报警。
本发明的皮带撕边检测方法，基于皮带视频绘制检测框得到多个检测子区域；对所述皮带视频进行预处理，得到预处理视频；基于所述多个检测子区域对所述预处理视频进行边缘检测，得到皮带边缘；对所述皮带边缘进行直线检测，得到皮带边缘直线；将所述皮带边缘直线与所述多个所述检测子区域进行比对，得到皮带撕边结果，监控摄像头采集的图像视频流，进行图像预处理，提取图像中的轮廓特征，选定皮带边缘检测区域后，在ROI区域内进行皮带边缘检测，并对提取到的皮带边缘轮廓特征进行处理分析，判断皮带边缘是否发生异常，继而实现皮带撕边检测算法；还可实时更换皮带边缘检测区域；当皮带发生撕边时实时上传至服务器，通知员工及时对皮带进行处理，从而解决了现有的皮带撕边检测方法无法做到无接触式无人值守检测的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的皮带撕边检测方法的流程图。
图2是基于皮带视频绘制检测框得到多个检测子区域的流程图。
图3是基于所述多个检测子区域对所述预处理视频进行边缘检测，得到皮带边缘的流程图。
图4是对所述多个检测子区域进行边缘检测，得到检测参数的流程图。
图5是maxVal和minVal示意图。
图6是笛卡尔坐标系中共线的两点在霍夫空间对应的两条曲线示意图。
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。
请参阅图1至图6，本发明提供皮带撕边检测方法，包括以下步骤：
S1基于皮带视频绘制检测框得到多个检测子区域；
S11通过摄像头采取皮带视频；
具体的，通过所述摄像头采集所述皮带视频。
S12读取所述皮带视频初始帧绘制皮带边缘检测框；
具体的，通过摄像头下去皮带的视频，并根据所述皮带视频绘制皮带边缘检测框。
S13对所述检测框进行划分，得到多个检测子区域。
具体的，通过对所述检测框进行划分，得到多个检测子区域，为后期检测做准备。
S2对所述皮带视频进行预处理，得到预处理视频；
具体的，首先利用高斯滤波对图像进行降噪预处理，用于后续的边缘检测；
对于原始的皮带图像数据，利用高斯滤波器进行降噪处理；高斯滤波是是一种加权平均滤波，其卷积核带有一个系数用于实现平均。矩阵中所有数值之和的倒数即为卷积核的系数。在实际滤波中，对图像进行遍历，以图像中某一点作为卷积核中心，利用卷积核对该像素点周围邻域像素作加权平均，计算结果作为当前像素点的新像素值。最终实现对图像的高斯滤波去躁，为后续canny边缘检测提供高质量图像数据。
高斯分布可根据高斯函数选择权重，函数的均值μ＝0时的一维形式和二维形式如公式所示。其中σ为正态分布的标准偏差，其值决定了函数的衰减快慢。
μ＝0时的一维形式：
Figure BDA0003671271450000041
μ＝0时的二维形式：
Figure BDA0003671271450000042
S3基于所述多个检测子区域对所述预处理视频进行边缘检测，得到皮带边缘；
S31对所述多个检测子区域进行边缘检测，得到检测参数；
S311对所述检测框进行梯度计算，得到幅度和方向；
具体的，梯度的方向与边缘的方向是垂直的，通常就近取值为水平(左、右)、垂直(上、下)、对角线(右上、左上、左下、右下)等8个不同的方向。
边缘检测算子返回水平方向的Gx和垂直方向的Gy。计算梯度时，可得到梯度的幅度和角度(代表梯度的方向)两个值，梯度的幅度和方向(用角度值表示)为：
θ＝a tan 2(Gy,Gx)
式中，atan2(·)表示具有两个参数的arctan函数。
S312遍历所述检测框的多个像素点；
具体的，在获得了梯度的幅度和方向后，遍历图像中的像素点。
S313基于所述幅度和所述方向去除多个所述像素点中的非边缘点，得到边缘信息；
具体的，判断当前像素点是否是周围像素点中具有相同梯度方向的最大值，并根据判断结果决定是否抑制该点。
S314从所述边缘信息中筛选出边缘点。
具体的，去除所有非边缘的点。
S32对所述检测参数进行筛选，得到皮带边缘。
具体的，根据梯度值与高低阈值之间的关系，得到强边缘与虚边缘；再根据虚边缘与强边缘的是否连接，筛选出边缘，它设置两个阀值(threshold)，分别为maxVal和minVal。其中大于maxVal的都被检测为强边缘，而低于minval的都被检测为虚边缘。对于中间的像素点，如果与确定为强边缘的像素点邻接，则判定为边缘；否则为非边缘。
S4对所述皮带边缘进行直线检测，得到皮带边缘直线；
具体的，一条笛卡尔坐标系的直线可以用数学表达式y＝kx+b或者ρ＝x·cosθ+y·sinθ表示。而在霍夫空间坐标系对应为一个横坐标为k,纵坐标为b的点。反之，一点(x,y)在霍夫空间坐标系则对应为一条斜率为-x，纵坐标截距为y的直线，利用hough变换进行直线检测，主要是将图像笛卡尔坐标系中的所有散点转换到霍夫空间，这些散点变成一条条直线，若散点共线，霍夫空间里的直线必能相交于一点；霍夫直线检测就是霍夫空间选择由尽可能多的线相交而成的点，该点就对应了我们要在笛卡尔坐标系里找的直线，并筛选出皮带边缘对应的直线。
S5将所述皮带边缘直线与所述多个所述检测子区域进行比对，得到皮带撕边结果。
具体的，在视频图像上实时显示皮带边缘，给客户直观的感受。分析各个检测子区域内皮带边缘轮廓特征，并进行特征比对，进行皮带撕边检测。
S6基于所述皮带撕边结果进行报警。
具体的，当发生皮带撕边时，及时上传至服务器，通知员工对皮带进行处理。
本发明需要的环境条件：1保证镜头的清晰度和防尘措施，2现场环境复杂，需尽量避免冲洗廊道时水流冲洗到皮带上，污染皮带，降低皮带与背景的对比度，导致无法正确检测皮带。
本发明唯一所需要的硬件为海康威视监控摄像头，其中最关键的内容是皮带边缘检测，采用高斯滤波进行预处理，用canny算子进行边缘检测，利用hough变换直线检测找出皮带边缘，最后通过分析皮带边缘轮廓特征，进行皮带撕边检测。
本发明针对监控摄像头采集的图像视频流，进行图像预处理，提取图像中的轮廓特征，选定皮带边缘检测区域后，在ROI区域内进行皮带边缘检测，并对提取到的皮带边缘轮廓特征进行处理分析，判断皮带边缘是否发生异常，继而实现皮带撕边检测算法；还可实时更换皮带边缘检测区域；当皮带发生撕边时实时上传至服务器，通知员工及时对皮带进行处理。
以上所揭露的仅为本发明皮带撕边检测方法较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于发明所涵盖的范围。

Claims (5)

1.皮带撕边检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于皮带视频绘制检测框得到多个检测子区域；
对所述皮带视频进行预处理，得到预处理视频；
基于所述多个检测子区域对所述预处理视频进行边缘检测，得到皮带边缘；
对所述皮带边缘进行直线检测，得到皮带边缘直线；
将所述皮带边缘直线与所述多个所述检测子区域进行比对，得到皮带撕边结果。
2.如权利要求1所述的皮带撕边检测方法，其特征在于，
所述基于皮带视频绘制检测框得到多个检测子区域的具体实施方式
通过摄像头采取皮带视频；
读取所述皮带视频初始帧绘制皮带边缘检测框；
对所述检测框进行划分，得到多个检测子区域。
3.如权利要求2所述的皮带撕边检测方法，其特征在于，
所述基于所述多个检测子区域对所述预处理视频进行边缘检测，得到皮带边缘的具体方式：
对所述多个检测子区域进行边缘检测，得到检测参数；
对所述检测参数进行筛选，得到皮带边缘。
4.如权利要求3所述的皮带撕边检测方法，其特征在于，
所述对所述多个检测子区域进行边缘检测，得到检测参数的具体方式：
对所述检测框进行梯度计算，得到幅度和方向；
遍历所述检测框的多个像素点；
基于所述幅度和所述方向去除多个所述像素点中的非边缘点，得到边缘信息；
从所述边缘信息中筛选出边缘点。
5.如权利要求1所述的皮带撕边检测方法，其特征在于，
在步骤将所述皮带边缘直线与所述多个所述检测子区域进行比对，得到皮带撕边结果之后，所述方法还包括：
基于所述皮带撕边结果进行报警。
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