CN115575651A - 一种拉索无损检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及拉索检测技术领域，公开了一种拉索无损检测方法，包括以下步骤：S1、清刷待检测拉索表面灰尘；S2、对待检测拉索进行连续的采集图像和漏磁信号检测，包括：1)通过矩阵摄像装置对待检拉索进行拍摄以采集图像，然后对拍摄采集到的图像进行同态滤波处理，形成可见光图像；提取可见光图像的图像特征；通过可见光图像的图像特征判断待检测拉索表面的锈蚀程度；2)同时通过漏磁检测装置对对待检测拉索对待检测拉索，对采集的漏磁信号进行降噪处理并转换为漏磁信号灰度图像；提取漏磁信号灰度图像的图像特征；通过漏磁信号灰度图像的图像特征判断待检测拉索内是否发生断裂，本发明能够有效、精准的检测出拉索表面及内部是否发生损伤。

Description

一种拉索无损检测方法

技术领域

本发明涉及拉索检测技术领域，更具体地涉及一种拉索无损检测方法。

背景技术

拉索广泛应用于工业、民用、军用等领域，很多场合都是使用拉索作为牵引。随着使用时间，拉索的各种损伤不可避免，这会显著降低材料的强度、韧性、塑性等力学特性，严重影响其安全使用。因此需要定期检查，其中拉索缺陷的截面损失量是直接影响拉索的质量，所以对拉索缺陷的截面损失定量检测是重要的检测环节之一。

如果仅靠人眼目测，并凭借经验判断拉索是否损伤，那么可靠性很差。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供了一种拉索无损检测方法，能够有效、精准的检测出拉索表面及内部是否发生损伤，以解决上述背景技术中存在的问题。

本发明提供如下技术方案：一种拉索无损检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、对待检测拉索送入清刷机构，请刷待检测拉索表面灰尘；

S2、对待检测拉索进行连续的采集图像和漏磁信号检测，包括：

1)通过矩阵摄像装置对待检拉索进行拍摄以采集图像，然后对拍摄采集到的图像进行同态滤波处理，形成可见光图像；

提取可见光图像的图像特征；

通过可见光图像的图像特征判断待检测拉索表面的锈蚀程度；

2)同时通过漏磁检测装置对对待检测拉索对待检测拉索，对采集的漏磁信号进行降噪处理并转换为漏磁信号灰度图像；

提取漏磁信号灰度图像的图像特征；

通过漏磁信号灰度图像的图像特征判断待检测拉索内是否发生断裂。

进一步的，所述可见光图像的图像特征包括平均灰度、平均方差、平滑度、三阶矩、一致性特种的任意一种或者几种组合。

进一步的，所述漏磁信号灰度图像的图像特征包括平均灰度、平均方差、平滑度、三阶矩、一致性特种的任意一种或者几种组合。

本发明的有益效果是：

1.本发明通过设有固定清刷机构，固定清刷机构不仅能够对待检拉索表面进行清刷灰尘油污，有利于对拉索检测数据更加精准。

2.本发明通过设有检测机构，通过矩阵摄像装置以及漏磁检测，有利于对拉索进行精准的检测，结合收集的图像传输到人工网络系统，使得检测更加方便且易观察，操作便捷。

附图说明

图1为本发明的整体结构示意图。

图2为本发明的底座升降机构结构示意图。

图3为本发明的固定升降机构结构示意图。

图4为本发明的操作台结构示意图。

图5为本发明的固定清刷机构结构示意图。

图6为图5的内部夹持结构示意图。

图7为图5的外壳结构示意图。

图8为本发明的检测机构爆炸结构示意图。

图9为图8的内部结构示意图。

附图标记为：1、底座；101、底板；102、安装槽；2、固定升降机构；201、螺旋转轴；202、移动块；203、升降杆；204、锁紧螺栓；205、第一从动轮；206、第一带轮；207、第一主动轮；208、第二主动轮；209、第二带轮；210、第二从动轮；211、转轴；212、伺服电机；3、操作台；301、台板；302、滑槽；4、固定清刷机构；401、固定块；402、转盘；403、螺纹转轴；404、半圆夹持块；405、清刷毛杆；406、压紧弹簧；407、安装孔；408、固定孔；5、检测机构；501、第一夹块；502、第二夹块；503、半圆孔；504、第一安装环；505、矩阵摄像装置；506、第二安装环；507、永磁体；508、第三安装环；509、漏磁检测传感器；6、待检拉索；7、固定支撑柱；8、自锁万向轮。

具体实施方式

实施例一：

下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，另外，在以下的实施方式中记载的各结构的形态只不过是例示，本发明所涉及的一种拉索无损检测设备并不限定于在以下的实施方式中记载的各结构，在本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施方式都属于本发明保护的范围。

参照图1、图4-7，本发明提供了一种拉索无损检测设备，包括底座1，底座1包括底板101，底板101的顶部开设有安装槽102，安装槽102的内壁设有固定升降机构2，固定升降机构2的顶部设有操作台3，操作台3包括台板301，台板301的底部两侧开设有滑槽302，台板301的顶部两侧固定连接有固定清刷机构4，固定清刷机构4包括固定块401，固定块401的两侧均开设有固定孔408，固定孔408的内壁设有螺纹，固定孔408的内壁设有螺纹转轴403，螺纹转轴403的一端固定连接有转盘402，螺纹转轴403通过转轴的螺纹与固定孔408的螺纹固定连接，固定块401的正面中间开设有安装孔407，安装孔407的内壁两侧对称设有半圆夹持块404，半圆夹持块404的凹侧设有清刷毛杆405，半圆夹持块404的凸侧固定焊接有压紧弹簧406，螺纹转轴403的另一端与压紧弹簧406的另一端相互挤压，两个半圆夹持块404形成的圆孔内壁活动穿插有待检拉索6，待检拉索6位于两个固定清刷机构4的中间活动穿插有检测机构5，通过设有固定清刷机构，固定清刷机构不仅能够对待检拉索表面进行清刷灰尘油污，还能对拉索进行固定，使得拉索进入检测机构更加稳定，有利于对拉索检测数据更加精准，同时也有利于拉索的稳定以及后续的收集工作。

参照图3，固定升降机构2包括伺服电机212，伺服电机212的输出端与转轴211传动连接，转轴211远离伺服电机212的一端设有第一主动轮207，第一主动轮207的外壁设有第一带轮206，第一带轮206远离第一主动轮207的一端设有第一从动轮205，第一从动轮205的一侧固定连接有螺旋转轴201，螺旋转轴201的两端均设有移动块202，移动块202的底部开设有螺纹孔，移动块202的顶部设有升降杆203，两个升降杆203呈交叉设置，两个升降杆203的中间交叉重合处设有锁紧螺栓204，转轴211远离第一主动轮207的一端设有第二主动轮208，第二主动轮208的外侧设有第二带轮209，第二带轮209的另一端设有第二从动轮210，第二从动轮210的一侧也设有螺旋转轴201，螺旋转轴201的两端均设有移动块202，移动块202的底部开设有螺纹孔，移动块202的顶部设有升降杆203，两个升降杆203呈交叉设置，两个升降杆203的中间交叉重合处设有锁紧螺栓204，通过设有固定升降机构，有利于使用者根据自身的身高进行调节，使用更加舒适，增加了装置的灵活实用性。

参照图8-9，检测机构5包括第一夹块501以及第二夹块502，第一夹块501的一侧与第二夹块502一侧均设有半圆孔503，两个半圆孔503形成一个圆孔，半圆孔503形成的圆孔的内壁设有第一安装环504，第一安装环504的内壁设有矩阵摄像装置505，半圆孔503形成的圆孔的内壁还设有两个二安装环506，第二安装环506的内壁设有永磁体507，半圆孔503形成的圆孔的内壁位于两个第二安装环506的中间设有第三安装环508，第三安装环508的外侧设有漏磁检测传感器509，通过设有检测机构，通过矩阵摄像装置以及漏磁检测，有利于对拉索进行精准的检测，结合收集的图像传输到人工网络系统，使得检测更加方便且易观察，操作便捷。

参照图1，底座1的底部四角均固定连接有固定支撑柱7，固定支撑柱7的底部固定连接有自锁万向轮8，通过设有自锁万向轮，能够更加快速便捷的推动装置，更加省力。

参照图1-2，升降杆203的顶部与滑槽302滑动连接。

参照图1，检测机构5的检测信息输送到外接的人工神经网络识别系统设备中，能够更清晰地检测识别。

实施例二：

本具体实施例在上述实施例一的基础上，公开一种拉索无损检测方法。

参照图1-3，首先，将该检测装置按照所需推动装置使得自锁万向轮8在推力的作用下滚动，待移动到所需位置时，然后，根据操作人员身高去调节固定升降机构2，使得装置调节到最佳使用检测高度，通过启动伺服电机212，伺服电机212带动转轴211转动，转轴211转动带动第一主动轮207和第二主动轮208转动，第一主动轮207带动第一带轮206转动，进而带动第一从动轮205转动，进而带动螺旋转轴201转动，螺旋转轴201带动两个移动块202相对方向移动，移动块202带动升降杆203上下移动，同时第二主动轮208带动第二带轮209转动，第二带轮209带动第二从动轮210转动，第二从动轮210带动螺旋转轴201转动，同样的螺旋转轴201带动两个移动块202相对方向移动，移动块202带动升降杆203上下移动，从而带动使得操作台3上下移动。

参照图1、图5-7，将待检拉索6通过外界滚轮首先通过固定清刷机构4，随后通过调节两侧的转盘402，通过顺时针转动，转盘402带动螺纹转轴403转动从而挤压压紧弹簧406，压紧弹簧406挤压半圆夹持块404，进而挤压清刷毛杆405，清刷毛杆405对待检拉索6表面进行固定和清理灰尘等。

参照图1、图8和图9，对待检拉索6连续的进行可见光拍摄和漏磁信号检测，将待检拉索6通过固定清刷机构4后进入到检测机构5，通过矩阵摄像装置505可以对待检拉索6进行可见光拍摄，然后对采集到图像进行同态滤波处理，随后通过永磁体507对其进行漏磁信号检测，对采集的漏磁信号进行降噪处理，通过漏磁检测传感器509将采集的信号统一得到漏磁信号灰度图像，对漏磁信号灰度图像与可见光图像进行缺陷定位，并获得缺陷图，然后分别提取缺陷图平均灰度、平均方差、平滑度、三阶矩、一致性等图像特征，再将以上图像特征向量进行融合后，输入人工神经网络进行分类识别，通过漏磁信号灰度图像与可见光图像中的图像特征向量进行融合时，使用主分量变换对可见光图像特征向量和漏磁图像特征向量进行融合，可见光图像中的图像特征向量构成的特征向量群的融合向量可以通过样本的平均值来计算，通过建立三层的BP人工神经网络，提取的特征量输入神经网络，对网络进行训练，存储训练所得网络；将各缺陷的特征量输入BP网络，判断缺陷类型，从而实现待检拉索6缺陷的定量识别进行检测。

最后应说明的几点是：首先，在本申请的描述中，需要说明的是，除非另有规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变，则相对位置关系可能发生改变；

其次：本发明公开实施例附图中，只涉及到与本公开实施例涉及到的结构，其他结构可参考通常设计，在不冲突情况下，本发明同一实施例及不同实施例可以相互组合；

最后：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种拉索无损检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、将待检测拉索送入清刷机构，清刷待检测拉索表面灰尘；

S2、对待检测拉索进行连续的采集图像和漏磁信号检测，包括：

1)通过矩阵摄像装置对待检拉索进行拍摄以采集图像，然后对拍摄采集到的图像进行同态滤波处理，形成可见光图像；

提取可见光图像的图像特征；

通过可见光图像的图像特征判断待检测拉索表面的锈蚀程度；

2)同时通过漏磁检测装置对对待检测拉索对待检测拉索，对采集的漏磁信号进行降噪处理并转换为漏磁信号灰度图像；

提取漏磁信号灰度图像的图像特征；

通过漏磁信号灰度图像的图像特征判断待检测拉索内是否发生断裂。

2.根据权利要求1所述的一种拉索无损检测方法，其特征在于：所述可见光图像的图像特征包括平均灰度、平均方差、平滑度、三阶矩、一致性特种的任意一种或者几种组合。

3.根据权利要求1或2所述的一种拉索无损检测方法，其特征在于：所述漏磁信号灰度图像的图像特征包括平均灰度、平均方差、平滑度、三阶矩、一致性特种的任意一种或者几种组合。

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