CN115174871B - 基于机器视觉的输送线故障分析系统 - Google Patents

基于机器视觉的输送线故障分析系统 Download PDF

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CN115174871B CN202211086463.5A CN202211086463A CN115174871B CN 115174871 B CN115174871 B CN 115174871B CN 202211086463 A CN202211086463 A CN 202211086463A CN 115174871 B CN115174871 B CN 115174871B
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张安国
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Abstract

本申请公开了基于机器视觉的输送线故障分析系统，涉及故障图像处理技术领域，包括输送线画面采集装置和输送线故障分析模块，所述输送线画面采集装置包括输送侧面摄像头、输送端面摄像头、主动轴摄像头、从动轴摄像头和视频采集卡，所述输送侧面摄像头、输送端面摄像头、主动轴摄像头和从动轴摄像头分别通过支架设置在输送线的机架上，位于输送线一侧，所述输送侧面摄像头用于拍摄输送线侧面的画面。本发明通过视觉分析的技术手段对输送线上各个关键部件进行故障监测和分析，计算速度快，精准可靠，大大提高了输送线维护人员的维护精准度，避免因长时间维修导致的生产损失。

Description

基于机器视觉的输送线故障分析系统
技术领域
本申请涉及故障图像处理的技术领域，尤其涉及基于机器视觉的输送线故障分析系统。
背景技术
矿用输送线具有运输量大、工作环境复杂、承载能力强、以及运输距离较长等特点。矿用输送线不仅可以在煤炭生产加工过程中使用，同样也适用在其他生产加工过程中使用。在能耗方面，可以有效减少能耗，提供经济效益，相比汽车运输方式更能节省能源和保护环境。
目前矿用输送线多是链条输送线，其故障处理大多依赖维修工作人员的定期检修来实现，或者出现无法运行的故障后进行紧急抢修。
这种被动式的故障处理方式，往往是故障很严重了甚至是发送事故了才做出反应，容易使整条生产线停产检修，对生产造成不可估量的损失。
因此对于矿用输送线的故障预测是相关设备研发人员绕不开的技术难题，然而对于故障的分析难度大，大多数情况都需要对传动齿轮或者传动链条拆卸后才能对故障进行判断分析，而这种拆卸大多是根据经验判定的，对于经验不足的技工，可能拆卸了很多部件却仍然找不到故障的根本原因，这就导致了生产设备的停用时间较长，影响生产效率。
因此，研发一种基于机器视觉采集设备运行画面来对故障进行精准分析的设备和方法，是亟待解决的技术问题。
发明内容
为了解决基于机器视觉来对矿用输送线进行故障精准分析的技术问题，本发明提供基于机器视觉的输送线故障分析系统。采用如下的技术方案：
基于机器视觉的输送线故障分析系统，包括输送线画面采集装置和输送线故障分析模块，所述输送线画面采集装置包括输送侧面摄像头、输送端面摄像头、主动轴摄像头、从动轴摄像头和视频采集卡，所述输送侧面摄像头、输送端面摄像头、主动轴摄像头和从动轴摄像头分别通过支架设置在输送线的机架上，位于输送线一侧，所述输送侧面摄像头用于拍摄输送线侧面的画面，所述输送端面摄像头位于输送线主动轴一端的上方，用于拍摄输送线主动轴一端的端面，所述主动轴摄像头位于输送线主动轴的一侧，用于拍摄输送线主动轴的中部区域，所述从动轴摄像头位于输送线从动轴的一侧，用于拍摄输送线从动轴的中部区域，所述视频采集卡的视频输入口分别与输送侧面摄像头、输送端面摄像头、主动轴摄像头和从动轴摄像头通信电连接，所述输送线故障分析模块包括图像处理芯片、数据处理芯片和故障展示模块，所述图像处理芯片分别与视频采集卡和数据处理芯片通信电连接，所述数据处理芯片与故障展示模块通信电连接。
通过上述技术方案，输送侧面摄像头拍摄输送线侧面的画面，具体的是拍摄输送线中部的上输送面和下输送面的画面，后期图像处理芯片对该画面进行深度处理后，数据处理芯片通过阈值进行输送滚轮及涨紧装置的故障判断，输送端面摄像头拍摄输送线主动轴一侧顶部端面的画面，后期图像处理芯片对该画面进行深度处理后，数据处理芯片通过阈值进行端面输送滚轮的故障判断，由于这一侧滚轮位于主动轴一侧，受冲击大，故障率远远高于从动轮一侧，所以单独进行视觉分析，因为从动轮一侧的滚轮故障极少，因此省略设置摄像头，避免资源浪费，主动轴摄像头拍摄主动轴的中部区域画面，后续后期图像处理芯片对该画面进行深度处理后，数据处理芯片通过阈值进行主动轴故障的判断，从动轴摄像头拍摄从动轴的中部区域画面，后续后期图像处理芯片对该画面进行深度处理后，数据处理芯片通过阈值进行从动轴故障的判断，以上不同故障的判断最后通过故障展示模块直观地展示给输送线的维护工作人员，便于精准维护或者维修，大大减少维护或维修的时间。
可选的，还有两块背景板，其中一块背景板通过支架设置在输送线主动轴被主动轴摄像头所拍摄区域的正后方位置，另外一块背景板通过支架设置在输送线从动轴被从动轴摄像头所拍摄区域的正后方位置。
通过上述技术方案，由于主动轴和从动轴处于输送线的内部，且容易沾上深色的润滑油，为了拍摄更加清晰，设置两块背景板，便于后期对拍摄图片进行处理，背景板的颜色可以选择红色或者黄色。
可选的，所述故障展示模块包括展示板、主动轴故障灯、从动轴故障灯、端面输送滚轮故障灯、中间输送滚轮故障灯、开关量输出模块、显示屏和存储卡，主动轴故障灯、从动轴故障灯、端面输送滚轮故障灯、中间输送滚轮故障灯和显示屏分别固定安装在展示板表面，所述数据处理芯片通过开关量输出模块分别与主动轴故障灯、从动轴故障灯、端面输送滚轮故障灯和中间输送滚轮故障灯控制电连接，所述显示屏和存储卡分别与数据处理芯片通信电连接。
通过上述技术方案，主动轴故障灯、从动轴故障灯、端面输送滚轮故障灯、中间输送滚轮故障灯分别是双色信号灯，原始状态显示绿色，当数据处理芯片做出相应故障判断时，数据处理芯片通过开关量输出模块控制对应故障灯变为红色，还可以设置报警器，当数据处理芯片做出相应故障判断时，数据处理芯片通过开关量输出模块控制报警器报警。
可选的，所述输送侧面摄像头、输送端面摄像头、主动轴摄像头和从动轴摄像头均是带有补光灯的高清摄像头，且输送侧面摄像头的镜头焦距设置对准输送线侧面，输送端面摄像头的镜头焦距设置对准输送线主动轴一端的端面，主动轴摄像头的镜头焦距设置对准主动轴，从动轴摄像头的镜头焦距设置对准从动轴。
通过上述技术方案，带有补光灯的高清摄像头能更好地拍摄不同位置的清晰画面，通过镜头焦距对准所拍摄区域，拍摄的图像的中部就是焦距对准额区域，其它部位处于模糊状态，后续图像处理芯片图像去模糊算法的运行速度更快，去模糊效果更好。
一种输送线故障分析的方法，包括以下步骤：
步骤1，每隔30-60分钟视频采集卡实时采集输送侧面摄像头、输送端面摄像头、主动轴摄像头和从动轴摄像头实时拍摄画面1～2分钟，并传输给图像处理芯片；
步骤2，图像处理芯片分别对输送侧面摄像头、输送端面摄像头、主动轴摄像头和 从动轴摄像头实时拍摄画面视频按照拍摄时间线进行视频帧处理，将输送侧面摄像头拍摄 视频帧集标记为
Figure 111719DEST_PATH_IMAGE001
，输送端面摄像头拍摄视频帧集标记为
Figure 481520DEST_PATH_IMAGE002
，主动轴摄像头拍摄视频帧集标 记为
Figure 637695DEST_PATH_IMAGE003
，从动轴摄像头拍摄视频帧集标记为
Figure 434750DEST_PATH_IMAGE004
；
步骤3，图像处理芯片将视频帧集
Figure 981269DEST_PATH_IMAGE005
、视频帧集
Figure 889182DEST_PATH_IMAGE006
、视频帧集
Figure 899863DEST_PATH_IMAGE003
和视频帧集
Figure 54770DEST_PATH_IMAGE004
逐一运 行图像去模糊算法，将模糊区域进行剔除，将视频帧集
Figure 150902DEST_PATH_IMAGE005
处理成
Figure 862506DEST_PATH_IMAGE007
，视频帧集
Figure 665377DEST_PATH_IMAGE006
处理成
Figure 804234DEST_PATH_IMAGE008
， 视频帧集
Figure 574613DEST_PATH_IMAGE003
处理成
Figure 89908DEST_PATH_IMAGE009
，视频帧集
Figure 747286DEST_PATH_IMAGE004
处理成
Figure 57044DEST_PATH_IMAGE010
，
Figure 127768DEST_PATH_IMAGE007
只包括上输送面到下输送面之间的清晰 图片区域，
Figure 181175DEST_PATH_IMAGE008
只包含输送端面区域，
Figure 207906DEST_PATH_IMAGE009
只包含主动轴的上下轮廓之间的清晰图片区域，
Figure 688566DEST_PATH_IMAGE010
只包含从动轴上下轮廓之间的清晰图片区域；
步骤4，图像处理芯片运行边缘检测算法别对
Figure 246586DEST_PATH_IMAGE011
、
Figure 775787DEST_PATH_IMAGE010
做轮廓描线处理， 并将处理后的结果传输给数据处理芯片；
数据处理芯片计算
Figure 470074DEST_PATH_IMAGE012
中每张轮廓描线上轮廓线和下轮廓线之间的最远距离标记 为
Figure 387214DEST_PATH_IMAGE013
，取
Figure 353902DEST_PATH_IMAGE014
的最大值
Figure 749111DEST_PATH_IMAGE015
和最小值
Figure 563484DEST_PATH_IMAGE016
，计算输送面轮廓边界差值
Figure 323629DEST_PATH_IMAGE017
=
Figure 590663DEST_PATH_IMAGE018
；
数据处理芯片计算
Figure 789563DEST_PATH_IMAGE008
中每张轮廓描线中的左轮廓线与右侧边界之间的最远距离 标记为
Figure 645392DEST_PATH_IMAGE019
，取
Figure 638756DEST_PATH_IMAGE020
的最大值
Figure 393085DEST_PATH_IMAGE021
和最小值
Figure 67780DEST_PATH_IMAGE022
，计算端面轮廓边界差值
Figure 591165DEST_PATH_IMAGE023
=
Figure 21010DEST_PATH_IMAGE024
；
数据处理芯片计算
Figure 449586DEST_PATH_IMAGE009
中每张轮廓描线区域内的面积值
Figure 724710DEST_PATH_IMAGE025
，取
Figure 368180DEST_PATH_IMAGE025
的最大值
Figure 641030DEST_PATH_IMAGE026
和最小值
Figure 369952DEST_PATH_IMAGE027
，计算主动轴轮廓面积差值
Figure 448766DEST_PATH_IMAGE028
=
Figure 133694DEST_PATH_IMAGE029
；
数据处理芯片计算
Figure 905341DEST_PATH_IMAGE030
中每张轮廓描线区域内的面积值
Figure 855980DEST_PATH_IMAGE031
，取
Figure 738485DEST_PATH_IMAGE031
的最大值
Figure 28652DEST_PATH_IMAGE032
和最小值
Figure 971200DEST_PATH_IMAGE033
，计算从动轴轮廓面积差值
Figure 409135DEST_PATH_IMAGE034
=
Figure 16702DEST_PATH_IMAGE035
；
步骤5，设定中间输送滚轮或涨紧机构故障判断阈值Ten，当
Figure 489272DEST_PATH_IMAGE036
＞Ten时，数据处理 芯片判断中间输送滚轮或涨紧机构故障，通过开关量输出模块控制中间输送滚轮故障灯亮 灯，并将出现故障判断的原视频帧集
Figure 602722DEST_PATH_IMAGE001
按照时间线还原成视频，通过显示屏播放，并存储在 存储卡中；
设定端面输送滚轮故障判断阈值Con，当
Figure 465635DEST_PATH_IMAGE037
＞Con时，数据处理芯片判断端面输送 滚轮故障，通过开关量输出模块控制端面输送滚轮故障灯亮灯，并将出现故障判断的原视 频帧集
Figure 955523DEST_PATH_IMAGE038
按照时间线还原成视频，通过显示屏播放，并存储在存储卡中；
设定轴故障判断阈值Ax，当
Figure 17019DEST_PATH_IMAGE039
＞Ax时，数据处理芯片判断主动轴故障，通过开关量 输出模块控制主动轴故障灯亮灯，并将出现故障判断的原视频帧集
Figure 301370DEST_PATH_IMAGE003
按照时间线还原成视 频，通过显示屏播放，并存储在存储卡中，当
Figure 635269DEST_PATH_IMAGE034
＞Ax时，数据处理芯片判断从动轴故障，通过 开关量输出模块控制从动轴故障灯亮灯，并将出现故障判断的原视频帧集
Figure 663267DEST_PATH_IMAGE004
按照时间线还 原成视频，通过显示屏播放。
Ten的值是5-10mm，Con的值是3-5mm，Ax的值是10-20mm²。
步骤3中的图像去模糊算法是DeblurGANv2算法。
步骤3中的边缘检测算法是canny边缘检测算法。
通过上述技术方案，每隔30-60分钟进行一个1～2分钟视频的录制，整个运算时间不超过1分钟，即可得出故障的判断，不需要一直进行故障分析，避免造成资源的浪费，各个硬件的使用寿命大大提高。
当
Figure 844850DEST_PATH_IMAGE036
＞Ten时，意味着输送线的输送面的上下拨动大于设定值，也就是说要么是输 送滚轮出现故障，要么是涨紧机构失效故障，再或者链条变松，需要调节涨紧机构，这时中 间输送滚轮故障灯亮起，提示维护工作人员对该部位进行精准维护或者检修；
当
Figure 237785DEST_PATH_IMAGE039
＞Ax时，意味着输送线主动轴一侧的端面不稳定，反映到故障就是端面输送 滚轮故障，这时端面输送滚轮故障灯，提示维护工作人员对该部位进行精准维护或者检修；
当
Figure 137608DEST_PATH_IMAGE028
＞Ax时，意味着输送线主动轴本身转动出现了偏心现象，反映到故障就是主 动轴出现变形，这时主动轴故障灯亮起，提示维护工作人员对该部位进行精准维护或者检 修；
当
Figure 703719DEST_PATH_IMAGE040
＞Ax时，意味着输送线从动轴本身转动出现了偏心现象，反映到故障就是从 动轴出现变形，这时从动轴故障灯亮起，提示维护工作人员对该部位进行精准维护或者检 修。
综上所述，与现有技术相比，上述技术方案的有益效果是：
本发明能提供基于机器视觉的输送线故障分析系统，通过视觉分析的技术手段对输送线上各个关键部件进行故障监测和分析，计算速度快，精准可靠，大大提高了输送线维护人员的维护精准度，避免因长时间维修导致的生产损失。
附图说明
图1是本发明的电气连接原理示意图；
图2是本发明的结构示意图；
图3是本发明输送侧面摄像头拍摄画面运行图像去模糊算法前后对比示意图；
图4是本发明输送端面摄像头拍摄画面运行图像去模糊算法前后对比示意图。
附图标记说明：1、输送侧面摄像头；2、输送端面摄像头；3、主动轴摄像头；4、从动轴摄像头；5、视频采集卡；6、图像处理芯片；7、故障展示模块；71、展示板；72、主动轴故障灯；73、从动轴故障灯；74、端面输送滚轮故障灯；75、中间输送滚轮故障灯；76、显示屏；77、存储卡；8、背景板；9、开关量输出模块；10、输送线；11、数据处理芯片。
具体实施方式
以下结合附图1－附图4对本发明作进一步详细说明。
本发明实施例公开基于机器视觉的输送线故障分析系统。
参照图1－图4，基于机器视觉的输送线故障分析系统，包括输送线画面采集装置和输送线故障分析模块，输送线画面采集装置包括输送侧面摄像头1、输送端面摄像头2、主动轴摄像头3、从动轴摄像头4和视频采集卡5，输送侧面摄像头1、输送端面摄像头2、主动轴摄像头3和从动轴摄像头4分别通过支架设置在输送线10的机架上，位于输送线10一侧，输送侧面摄像头1用于拍摄输送线10侧面的画面，输送端面摄像头2位于输送线10主动轴一端的上方，用于拍摄输送线10主动轴一端的端面，主动轴摄像头3位于输送线10主动轴的一侧，用于拍摄输送线10主动轴的中部区域，从动轴摄像头4位于输送线10从动轴的一侧，用于拍摄输送线10从动轴的中部区域，视频采集卡5的视频输入口分别与输送侧面摄像头1、输送端面摄像头2、主动轴摄像头3和从动轴摄像头4通信电连接，输送线故障分析模块包括图像处理芯片6、数据处理芯片11和故障展示模块7，图像处理芯片6分别与视频采集卡5和数据处理芯片11通信电连接，数据处理芯片11与故障展示模块7通信电连接。
输送侧面摄像头1拍摄输送线10侧面的画面，具体的是拍摄输送线10中部的上输送面和下输送面的画面，后期图像处理芯片6对该画面进行深度处理后，数据处理芯片11通过阈值进行输送滚轮及涨紧装置的故障判断，输送端面摄像头2拍摄输送线10主动轴一侧顶部端面的画面，后期图像处理芯片6对该画面进行深度处理后，数据处理芯片11通过阈值进行端面输送滚轮的故障判断，由于这一侧滚轮位于主动轴一侧，受冲击大，故障率远远高于从动轮一侧，所以单独进行视觉分析，因为从动轮一侧的滚轮故障极少，因此省略设置摄像头，避免资源浪费，主动轴摄像头3拍摄主动轴的中部区域画面，后续后期图像处理芯片6对该画面进行深度处理后，数据处理芯片11通过阈值进行主动轴故障的判断，从动轴摄像头4拍摄从动轴的中部区域画面，后续后期图像处理芯片6对该画面进行深度处理后，数据处理芯片11通过阈值进行从动轴故障的判断，以上不同故障的判断最后通过故障展示模块7直观地展示给输送线10的维护工作人员，便于精准维护或者维修，大大减少维护或维修的时间。
还有两块背景板8，其中一块背景板8通过支架设置在输送线10主动轴被主动轴摄像头3所拍摄区域的正后方位置，另外一块背景板8通过支架设置在输送线10从动轴被从动轴摄像头4所拍摄区域的正后方位置。
由于主动轴和从动轴处于输送线10的内部，且容易沾上深色的润滑油，为了拍摄更加清晰，设置两块背景板8，便于后期对拍摄图片进行处理，背景板8的颜色可以选择红色或者黄色。
故障展示模块7包括展示板71、主动轴故障灯72、从动轴故障灯73、端面输送滚轮故障灯74、中间输送滚轮故障灯75、开关量输出模块9、显示屏76和存储卡77，主动轴故障灯72、从动轴故障灯73、端面输送滚轮故障灯74、中间输送滚轮故障灯75和显示屏76分别固定安装在展示板71表面，数据处理芯片11通过开关量输出模块9分别与主动轴故障灯72、从动轴故障灯73、端面输送滚轮故障灯74和中间输送滚轮故障灯75控制电连接，显示屏76和存储卡77分别与数据处理芯片11通信电连接。
主动轴故障灯72、从动轴故障灯73、端面输送滚轮故障灯74、中间输送滚轮故障灯75分别是双色信号灯，原始状态显示绿色，当数据处理芯片11做出相应故障判断时，数据处理芯片11通过开关量输出模块9控制对应故障灯变为红色，还可以设置报警器，当数据处理芯片11做出相应故障判断时，数据处理芯片11通过开关量输出模块9控制报警器报警。
输送侧面摄像头1、输送端面摄像头2、主动轴摄像头3和从动轴摄像头4均是带有补光灯的高清摄像头，且输送侧面摄像头1的镜头焦距设置对准输送线10侧面，输送端面摄像头2的镜头焦距设置对准输送线10主动轴一端的端面，主动轴摄像头3的镜头焦距设置对准主动轴，从动轴摄像头4的镜头焦距设置对准从动轴。
带有补光灯的高清摄像头能更好地拍摄不同位置的清晰画面，通过镜头焦距对准所拍摄区域，拍摄的图像的中部就是焦距对准额区域，其它部位处于模糊状态，后续图像处理芯片6图像去模糊算法的运行速度更快，去模糊效果更好。
一种输送线故障分析的方法，包括以下步骤：
步骤1，每隔30-60分钟视频采集卡5实时采集输送侧面摄像头1、输送端面摄像头2、主动轴摄像头3和从动轴摄像头4实时拍摄画面1-2分钟，并传输给图像处理芯片6；
步骤2，图像处理芯片6分别对输送侧面摄像头1、输送端面摄像头2、主动轴摄像头 3和从动轴摄像头4实时拍摄画面视频按照拍摄时间线进行视频帧处理，将输送侧面摄像头 1拍摄视频帧集标记为
Figure 926758DEST_PATH_IMAGE001
，输送端面摄像头2拍摄视频帧集标记为
Figure 287333DEST_PATH_IMAGE002
，主动轴摄像头3拍摄视 频帧集标记为
Figure 674452DEST_PATH_IMAGE003
，从动轴摄像头4拍摄视频帧集标记为
Figure 247515DEST_PATH_IMAGE004
；
步骤3，图像处理芯片6将视频帧集
Figure 138111DEST_PATH_IMAGE001
、视频帧集
Figure 935166DEST_PATH_IMAGE002
、视频帧集
Figure 544002DEST_PATH_IMAGE003
和视频帧集
Figure 904445DEST_PATH_IMAGE004
逐一 运行图像去模糊算法，将模糊区域进行剔除，将视频帧集
Figure 915126DEST_PATH_IMAGE001
处理成
Figure 883082DEST_PATH_IMAGE007
，视频帧集
Figure 651318DEST_PATH_IMAGE002
处理成
Figure 362922DEST_PATH_IMAGE041
，视频帧集
Figure 228110DEST_PATH_IMAGE003
处理成
Figure 819497DEST_PATH_IMAGE042
，视频帧集
Figure 402925DEST_PATH_IMAGE004
处理成
Figure 652641DEST_PATH_IMAGE010
，
Figure 575597DEST_PATH_IMAGE007
只包括上输送面到下输送面之间的 清晰图片区域，
Figure 885356DEST_PATH_IMAGE043
只包含输送端面区域，
Figure 956080DEST_PATH_IMAGE042
只包含主动轴的上下轮廓之间的清晰图片区 域，
Figure 9487DEST_PATH_IMAGE010
只包含从动轴上下轮廓之间的清晰图片区域；
步骤4，图像处理芯片6运行边缘检测算法别对
Figure 770638DEST_PATH_IMAGE011
、
Figure 251298DEST_PATH_IMAGE010
做轮廓描线处理， 并将处理后的结果传输给数据处理芯片11；
数据处理芯片11计算
Figure 543739DEST_PATH_IMAGE012
中每张轮廓描线上轮廓线和下轮廓线之间的最远距离标 记为
Figure 604099DEST_PATH_IMAGE044
，取
Figure 298386DEST_PATH_IMAGE045
的最大值
Figure 949947DEST_PATH_IMAGE015
和最小值
Figure 916635DEST_PATH_IMAGE016
，计算输送面轮廓边界差值
Figure 311844DEST_PATH_IMAGE017
=
Figure 860637DEST_PATH_IMAGE018
；
数据处理芯片11计算
Figure 151941DEST_PATH_IMAGE043
中每张轮廓描线左轮廓线与右侧边界之间的最远距离标 记为
Figure 418974DEST_PATH_IMAGE019
，取
Figure 617875DEST_PATH_IMAGE020
的最大值
Figure 208125DEST_PATH_IMAGE021
和最小值
Figure 467068DEST_PATH_IMAGE022
，计算端面轮廓边界差值
Figure 221397DEST_PATH_IMAGE023
=
Figure 958409DEST_PATH_IMAGE024
；
数据处理芯片11计算
Figure 419477DEST_PATH_IMAGE009
中每张轮廓描线区域内的面积值
Figure 849322DEST_PATH_IMAGE025
，取
Figure 825368DEST_PATH_IMAGE025
的最大值
Figure 553021DEST_PATH_IMAGE026
和
Figure 196492DEST_PATH_IMAGE046
，计算主动轴轮廓面积差值
Figure 531659DEST_PATH_IMAGE028
=
Figure 198263DEST_PATH_IMAGE029
；
数据处理芯片11计算
Figure 277078DEST_PATH_IMAGE010
中每张轮廓描线区域内的面积值
Figure 775055DEST_PATH_IMAGE047
，取
Figure 468074DEST_PATH_IMAGE047
的最大值
Figure 684291DEST_PATH_IMAGE048
和
Figure 566797DEST_PATH_IMAGE049
，计算从动轴轮廓面积差值
Figure 856964DEST_PATH_IMAGE040
=
Figure 799512DEST_PATH_IMAGE050
；
步骤5，设定中间输送滚轮或涨紧机构故障判断阈值Ten，当
Figure 237447DEST_PATH_IMAGE017
＞Ten时，数据处理 芯片11判断中间输送滚轮或涨紧机构故障，通过开关量输出模块9控制中间输送滚轮故障 灯75亮灯，并将出现故障判断的原视频帧集
Figure 845014DEST_PATH_IMAGE005
按照时间线还原成视频，通过显示屏76播放， 并存储在存储卡77中；
设定端面输送滚轮故障判断阈值Con，当
Figure 317584DEST_PATH_IMAGE023
＞Con时，数据处理芯片11判断端面输 送滚轮故障，通过开关量输出模块9控制端面输送滚轮故障灯74亮灯，并将出现故障判断的 原视频帧集
Figure 165454DEST_PATH_IMAGE006
按照时间线还原成视频，通过显示屏76播放，并存储在存储卡77中；
设定轴故障判断阈值Ax，当
Figure 90685DEST_PATH_IMAGE039
＞Ax时，数据处理芯片11判断主动轴故障，通过开关 量输出模块9控制主动轴故障灯72亮灯，并将出现故障判断的原视频帧集
Figure 252676DEST_PATH_IMAGE003
按照时间线还 原成视频，通过显示屏76播放，并存储在存储卡77中，当
Figure 579752DEST_PATH_IMAGE034
＞Ax时，数据处理芯片11判断从 动轴故障，通过开关量输出模块9控制从动轴故障灯73亮灯，并将出现故障判断的原视频帧 集
Figure 864103DEST_PATH_IMAGE004
按照时间线还原成视频，通过显示屏76播放。
Ten的值是5-10mm，Con的值是3-5mm，Ax的值是10-20mm²。
步骤3中的图像去模糊算法是DeblurGANv2算法。
步骤3中的边缘检测算法是canny边缘检测算法。
每隔30-60分钟进行一个1-2分钟视频的录制，整个运算时间不超过1分钟，即可得出故障的判断，不需要一直进行故障分析，避免造成资源的浪费，各个硬件的使用寿命大大提高。
当
Figure 463580DEST_PATH_IMAGE036
＞Ten时，意味着输送线10的输送面的上下拨动大于设定值，也就是说要么是 输送滚轮出现故障，要么是涨紧机构失效故障，再或者链条变松，需要调节涨紧机构，这时 中间输送滚轮故障灯75亮起，提示维护工作人员对该部位进行精准维护或者检修；
当
Figure 226000DEST_PATH_IMAGE039
＞Ax时，意味着输送线10主动轴一侧的端面不稳定，反映到故障就是端面输 送滚轮故障，这时端面输送滚轮故障灯74，提示维护工作人员对该部位进行精准维护或者 检修；
当
Figure 407583DEST_PATH_IMAGE039
＞Ax时，意味着输送线10主动轴本身转动出现了偏心现象，反映到故障就是 主动轴出现变形，这时主动轴故障灯72亮起，提示维护工作人员对该部位进行精准维护或 者检修；
当
Figure 800518DEST_PATH_IMAGE034
＞Ax时，意味着输送线10从动轴本身转动出现了偏心现象，反映到故障就是 从动轴出现变形，这时从动轴故障灯73亮起，提示维护工作人员对该部位进行精准维护或 者检修。
本发明实施例基于机器视觉的输送线故障分析系统的实施原理为：
在具体的应用场景中，设定每隔30分钟视频采集卡5实时采集输送侧面摄像头1、输送端面摄像头2、主动轴摄像头3和从动轴摄像头4实时拍摄画面1分钟，并传输给图像处理芯片6；
图像处理芯片6分别对输送侧面摄像头1、输送端面摄像头2、主动轴摄像头3和从 动轴摄像头4实时拍摄画面视频按照拍摄时间线进行视频帧处理，将输送侧面摄像头1拍摄 视频帧集标记为
Figure 700341DEST_PATH_IMAGE005
，输送端面摄像头2拍摄视频帧集标记为
Figure 266451DEST_PATH_IMAGE006
，主动轴摄像头3拍摄视频帧集 标记为
Figure 489491DEST_PATH_IMAGE003
，从动轴摄像头4拍摄视频帧集标记为
Figure 115645DEST_PATH_IMAGE004
；
步骤3，图像处理芯片6将视频帧集
Figure 502764DEST_PATH_IMAGE005
、视频帧集
Figure 606986DEST_PATH_IMAGE006
、视频帧集
Figure 700844DEST_PATH_IMAGE003
和视频帧集
Figure 497898DEST_PATH_IMAGE004
逐一 运行图像去模糊算法，将模糊区域进行剔除，将视频帧集
Figure 106734DEST_PATH_IMAGE005
处理成
Figure 467177DEST_PATH_IMAGE007
，视频帧集
Figure 477859DEST_PATH_IMAGE006
处理成
Figure 445815DEST_PATH_IMAGE008
，视频帧集
Figure 479630DEST_PATH_IMAGE003
处理成
Figure 925655DEST_PATH_IMAGE009
，视频帧集
Figure 56422DEST_PATH_IMAGE004
处理成
Figure 382230DEST_PATH_IMAGE010
，
Figure 965658DEST_PATH_IMAGE007
只包括上输送面到下输送面之间的 清晰图片区域，
Figure 215374DEST_PATH_IMAGE008
只包含输送端面区域，
Figure 138330DEST_PATH_IMAGE009
只包含主动轴的上下轮廓之间的清晰图片区 域，
Figure 448089DEST_PATH_IMAGE010
只包含从动轴上下轮廓之间的清晰图片区域；
步骤4，图像处理芯片6运行边缘检测算法别对
Figure 518813DEST_PATH_IMAGE011
、
Figure 572220DEST_PATH_IMAGE051
做轮廓描线处理， 并将处理后的结果传输给数据处理芯片11；
数据处理芯片11计算
Figure 598950DEST_PATH_IMAGE052
中每张轮廓描线中的上轮廓线和下轮廓线之间的最远距 离标记为
Figure 79610DEST_PATH_IMAGE014
，取
Figure 372051DEST_PATH_IMAGE053
的最大值为
Figure 166832DEST_PATH_IMAGE054
和最小值199mm，计算输送面轮廓边界差值
Figure 861118DEST_PATH_IMAGE017
=203mm- 199mm=4mm；
数据处理芯片11计算
Figure 512680DEST_PATH_IMAGE008
中每张轮廓描线中的左轮廓线与右侧边界之间的最远距 离标记为
Figure 744947DEST_PATH_IMAGE020
，取
Figure 140156DEST_PATH_IMAGE020
的最大值
Figure 688949DEST_PATH_IMAGE055
mm和最小值
Figure 714674DEST_PATH_IMAGE056
mm，计算端面轮廓边界差值
Figure 981707DEST_PATH_IMAGE023
=
Figure 915028DEST_PATH_IMAGE057
=3mm；
数据处理芯片11计算
Figure 583907DEST_PATH_IMAGE042
中每张轮廓描线区域内的面积值
Figure 233063DEST_PATH_IMAGE058
，取
Figure 721813DEST_PATH_IMAGE058
的最大值 5210mm²和
Figure 724404DEST_PATH_IMAGE059
mm²，计算主动轴轮廓面积差值
Figure 982210DEST_PATH_IMAGE039
=
Figure 146475DEST_PATH_IMAGE060
=40mm²；
数据处理芯片11计算
Figure 388101DEST_PATH_IMAGE030
中每张轮廓描线区域内的面积值
Figure 928803DEST_PATH_IMAGE031
，取
Figure 493646DEST_PATH_IMAGE031
的最大值 5198mm²和5185mm²，计算从动轴轮廓面积差值
Figure 94391DEST_PATH_IMAGE034
=
Figure 557734DEST_PATH_IMAGE061
=13
Figure 292341DEST_PATH_IMAGE062
；
设定中间输送滚轮或涨紧机构故障判断阈值Ten=8mm，此时当
Figure 790318DEST_PATH_IMAGE036
=4mm＜Ten，数据 处理芯片11判断中间输送滚轮或涨紧机构状况良好，中间输送滚轮故障灯75保持绿色；
设定端面输送滚轮故障判断阈值Con=4mm，此时
Figure 296386DEST_PATH_IMAGE037
=3mm＜Con，数据处理芯片11判 断端面输送滚轮状况良好，端面输送滚轮故障灯74保持绿色；
设定轴故障判断阈值Ax=20mm²，此时
Figure 247024DEST_PATH_IMAGE039
＞Ax，数据处理芯片11判断主动轴故障，通 过开关量输出模块9控制主动轴故障灯72亮灯，并将出现故障判断的原视频帧集
Figure 129529DEST_PATH_IMAGE003
按照时 间线还原成视频，通过显示屏76播放，并存储在存储卡77中，此时
Figure 482013DEST_PATH_IMAGE034
=13
Figure 158982DEST_PATH_IMAGE063
＜Ax，数据处理 芯片11判断从动轴状况良好，从动轴故障灯73保持绿色。
输送线维护工作人员看到上述亮灯情况后，判断主动轴故障，紧急停机处置，拆下主动轴后，发现主动轴变形较大，必须更换，做主动轴更换处理后，输送线10恢复正常工作，整个维修时间10分钟，以往类似传动轴故障的检修最少不低于1个小时，采用本申请系统和方法辅助进行故障分析后，大大缩减了维修所需时间。
以上均为本发明的较佳实施例，并非以此限制本发明的保护范围，故：凡依本发明的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种输送线故障分析的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，每隔30-60分钟视频采集卡（5）实时采集输送侧面摄像头（1）、输送端面摄像头（2）、主动轴摄像头（3）和从动轴摄像头（4）实时拍摄画面1-2分钟，并传输给图像处理芯片（6）；
其中，所述输送侧面摄像头（1）、输送端面摄像头（2）、主动轴摄像头（3）和从动轴摄像头（4）分别通过支架设置在输送线（10）的机架上，位于输送线（10）一侧，所述输送侧面摄像头（1）用于拍摄输送线（10）侧面的画面，所述输送端面摄像头（2）位于输送线（10）主动轴一端的上方，用于拍摄输送线（10）主动轴一端的端面，所述主动轴摄像头（3）位于输送线（10）主动轴的一侧，用于拍摄输送线（10）主动轴的中部区域，所述从动轴摄像头（4）位于输送线（10）从动轴的一侧，用于拍摄输送线（10）从动轴的中部区域；
步骤2，图像处理芯片（6）分别对输送侧面摄像头（1）、输送端面摄像头（2）、主动轴摄像 头（3）和从动轴摄像头（4）实时拍摄画面视频按照拍摄时间线进行视频帧处理，将输送侧面 摄像头（1）拍摄视频帧集标记为
Figure 118098DEST_PATH_IMAGE001
，输送端面摄像头（2）拍摄视频帧集标记为
Figure 171505DEST_PATH_IMAGE002
，主动轴摄像 头（3）拍摄视频帧集标记为
Figure 198235DEST_PATH_IMAGE003
，从动轴摄像头（4）拍摄视频帧集标记为
Figure 678895DEST_PATH_IMAGE004
；
步骤3，图像处理芯片（6）将视频帧集
Figure 971336DEST_PATH_IMAGE001
、视频帧集
Figure 766117DEST_PATH_IMAGE002
、视频帧集
Figure 460404DEST_PATH_IMAGE003
和视频帧集
Figure 111965DEST_PATH_IMAGE004
逐一运 行图像去模糊算法，将模糊区域进行剔除，将视频帧集
Figure 344232DEST_PATH_IMAGE001
处理成
Figure 739441DEST_PATH_IMAGE005
，视频帧集
Figure 225917DEST_PATH_IMAGE002
处理成
Figure 313959DEST_PATH_IMAGE006
， 视频帧集
Figure 580992DEST_PATH_IMAGE003
处理成
Figure 966843DEST_PATH_IMAGE007
，视频帧集
Figure 370143DEST_PATH_IMAGE004
处理成
Figure 629086DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure 321098DEST_PATH_IMAGE009
只包括上输送面到下输送面之间的清晰 图片区域，
Figure 58110DEST_PATH_IMAGE006
只包含输送端面区域，
Figure 771376DEST_PATH_IMAGE007
只包含主动轴的上下轮廓之间的清晰图片区域，
Figure 201220DEST_PATH_IMAGE008
只包含从动轴上下轮廓之间的清晰图片区域；
步骤4，图像处理芯片（6）运行边缘检测算法别对
Figure 177266DEST_PATH_IMAGE010
、
Figure 655652DEST_PATH_IMAGE008
做轮廓描线处理， 并将处理后的结果传输给数据处理芯片（11）；
数据处理芯片（11）计算
Figure 299123DEST_PATH_IMAGE009
中每张轮廓描线上轮廓线和下轮廓线之间的最远距离标记 为
Figure 634289DEST_PATH_IMAGE011
，取
Figure 550162DEST_PATH_IMAGE011
的最大值
Figure 628976DEST_PATH_IMAGE012
和最小值
Figure 64637DEST_PATH_IMAGE013
，计算输送面轮廓边界差值
Figure 570704DEST_PATH_IMAGE014
=
Figure 786922DEST_PATH_IMAGE015
；
数据处理芯片（11）计算
Figure 856378DEST_PATH_IMAGE006
中每张轮廓描线中的左轮廓线与右侧边界之间的最远距离 标记为
Figure 208862DEST_PATH_IMAGE016
，取
Figure 151410DEST_PATH_IMAGE016
的最大值
Figure 917241DEST_PATH_IMAGE017
和最小值
Figure 337858DEST_PATH_IMAGE018
，计算端面轮廓边界差值
Figure 810428DEST_PATH_IMAGE019
=
Figure 595981DEST_PATH_IMAGE020
；
数据处理芯片（11）计算
Figure 521212DEST_PATH_IMAGE007
中每张轮廓描线区域内的面积值
Figure 745520DEST_PATH_IMAGE021
，取
Figure 869333DEST_PATH_IMAGE021
的最大值
Figure 153684DEST_PATH_IMAGE022
和最小值
Figure 897037DEST_PATH_IMAGE023
，计算主动轴轮廓面积差值
Figure 659456DEST_PATH_IMAGE024
=
Figure 841039DEST_PATH_IMAGE025
；
数据处理芯片（11）计算
Figure 93029DEST_PATH_IMAGE008
中每张轮廓描线区域内的面积值
Figure 992852DEST_PATH_IMAGE026
，取
Figure 886858DEST_PATH_IMAGE026
的最大值
Figure 922948DEST_PATH_IMAGE027
和最小值
Figure 549101DEST_PATH_IMAGE028
，计算从动轴轮廓面积差值
Figure 123171DEST_PATH_IMAGE029
=
Figure 227393DEST_PATH_IMAGE030
；
步骤5，设定中间输送滚轮或涨紧机构故障判断阈值Ten，当
Figure 383568DEST_PATH_IMAGE014
＞Ten时，数据处理芯片 （11）判断中间输送滚轮或涨紧机构故障，通过开关量输出模块（9）控制中间输送滚轮故障 灯（75）亮灯，并将出现故障判断的原视频帧集
Figure 977360DEST_PATH_IMAGE001
按照时间线还原成视频，通过显示屏（76） 播放，并存储在存储卡（77）中；
设定端面输送滚轮故障判断阈值Con，当
Figure 586196DEST_PATH_IMAGE019
＞Con时，数据处理芯片（11）判断端面输送 滚轮故障，通过开关量输出模块（9）控制端面输送滚轮故障灯（74）亮灯，并将出现故障判断 的原视频帧集
Figure 87584DEST_PATH_IMAGE002
按照时间线还原成视频，通过显示屏（76）播放，并存储在存储卡（77）中；
设定轴故障判断阈值Ax，当
Figure 98266DEST_PATH_IMAGE024
＞Ax时，数据处理芯片（11）判断主动轴故障，通过开关量 输出模块（9）控制主动轴故障灯（72）亮灯，并将出现故障判断的原视频帧集
Figure 66222DEST_PATH_IMAGE003
按照时间线 还原成视频，通过显示屏（76）播放，并存储在存储卡（77）中，当
Figure 100037DEST_PATH_IMAGE029
＞Ax时，数据处理芯片 （11）判断从动轴故障，通过开关量输出模块（9）控制从动轴故障灯（73）亮灯，并将出现故障 判断的原视频帧集
Figure 546062DEST_PATH_IMAGE004
按照时间线还原成视频，通过显示屏（76）播放。
2.根据权利要求1所述的一种输送线故障分析的方法，其特征在于：Ten的值是5-10mm，Con的值是3-5mm，Ax的值是10-20mm²。
3.根据权利要求1所述的一种输送线故障分析的方法，其特征在于：步骤3中的图像去模糊算法是DeblurGANv2算法。
4.根据权利要求1所述的一种输送线故障分析的方法，其特征在于：步骤3中的边缘检测算法是canny边缘检测算法。
5.一种用于权利要求1-4任一所述方法的基于机器视觉的输送线故障分析系统，其特征在于：包括输送线画面采集装置和输送线故障分析模块，所述输送线画面采集装置包括输送侧面摄像头（1）、输送端面摄像头（2）、主动轴摄像头（3）、从动轴摄像头（4）和视频采集卡（5），所述视频采集卡（5）的视频输入口分别与输送侧面摄像头（1）、输送端面摄像头（2）、主动轴摄像头（3）和从动轴摄像头（4）通信电连接，所述输送线故障分析模块包括图像处理芯片（6）、数据处理芯片（11）和故障展示模块（7），所述图像处理芯片（6）分别与视频采集卡（5）和数据处理芯片（11）通信电连接，所述数据处理芯片（11）与故障展示模块（7）通信电连接。
6.根据权利要求5所述的基于机器视觉的输送线故障分析系统，其特征在于：还设有两块背景板（8），其中一块背景板（8）通过支架设置在输送线（10）主动轴被主动轴摄像头（3）所拍摄区域的正后方位置，另外一块背景板（8）通过支架设置在输送线（10）从动轴被从动轴摄像头（4）所拍摄区域的正后方位置。
7.根据权利要求5所述的基于机器视觉的输送线故障分析系统，其特征在于：所述故障展示模块（7）包括展示板（71）、主动轴故障灯（72）、从动轴故障灯（73）、端面输送滚轮故障灯（74）、中间输送滚轮故障灯（75）、开关量输出模块（9）、显示屏（76）和存储卡（77），主动轴故障灯（72）、从动轴故障灯（73）、端面输送滚轮故障灯（74）、中间输送滚轮故障灯（75）和显示屏（76）分别固定安装在展示板（71）表面，所述数据处理芯片（11）通过开关量输出模块（9）分别与主动轴故障灯（72）、从动轴故障灯（73）、端面输送滚轮故障灯（74）和中间输送滚轮故障灯（75）控制电连接，所述显示屏（76）和存储卡（77）分别与数据处理芯片（11）通信电连接。
8.根据权利要求5所述的基于机器视觉的输送线故障分析系统，其特征在于：所述输送侧面摄像头（1）、输送端面摄像头（2）、主动轴摄像头（3）和从动轴摄像头（4）均是带有补光灯的高清摄像头，且输送侧面摄像头（1）的镜头焦距设置对准输送线（10）侧面，输送端面摄像头（2）的镜头焦距设置对准输送线（10）主动轴一端的端面，主动轴摄像头（3）的镜头焦距设置对准主动轴，从动轴摄像头（4）的镜头焦距设置对准从动轴。
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