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原文传递 一种基于机器视觉的矿用钢丝绳动态探伤检测方法和装置
专利名称: 一种基于机器视觉的矿用钢丝绳动态探伤检测方法和装置
摘要: 本发明属于图像处理技术领域,提出了一种基于机器视觉的矿用钢丝绳动态探伤检测方法和装置。该方法包括以下步骤:通过摄像机连续摄影记录动态运动中的钢丝绳得到视频信号;对视频信号进行处理,提取运动目标得到钢丝绳特征边缘上各像素点的振动轨迹;得到待测钢丝绳的柔度矩阵;步骤S4:利用样本训练后的BP神经网络得到待测钢丝绳的损伤位置和损伤程度;对经过BP神经网络判断出的损伤位置单元作为ROI区域从整张图像中提取出来并保存成新的钢丝绳损伤初始图像;对钢丝绳损伤初始图像进行处理并提取特征,利用线性分类器做出基于纹理特征的表面缺陷判别。本发明解决了图像检测失误的问题,操作简单,成本低。
专利类型: 发明专利
国家地区组织代码: 山西;14
申请人: 太原理工大学
发明人: 乔铁柱;杨瑞云;张海涛;庞宇松
专利状态: 有效
发布日期: 2019-01-01T00:00:00+0800
申请号: CN201810432434.7
公开号: CN108956614A
代理机构: 太原晋科知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14110
代理人: 任林芳;赵江艳
分类号: G01N21/88(2006.01)I;G;G01;G01N;G01N21;G01N21/88
申请人地址: 030024 山西省太原市迎泽西大街79号
主权项: 1.一种基于机器视觉的矿用钢丝绳动态探伤检测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1:在钢丝绳前方架设摄像机,标定摄像机单位像素所代表的实际距离,获取距离标定参数,使钢丝绳匀速移动,通过摄像机连续摄影记录动态运动中的钢丝绳得到视频信号;步骤S2:对视频信号进行处理,提取运动目标得到钢丝绳特征边缘上各像素点的振动轨迹;步骤S3:根据钢丝绳特征边缘上各像素点的振动轨迹,得到钢丝绳沿绳长方向分布的位移空间序列矩阵,对该矩阵的各列作离散傅里叶变换,得到对应钢丝绳上各点的频响函数,根据频响函数的峰值识别出固有频率,并根据各点的频响函数的响应频率的幅值得到钢丝绳的模态振型,最终得到待测钢丝绳的柔度矩阵;步骤S4:设置BP神经网络,将BP神经网络的输入参量设置为钢丝绳的柔度矩阵,输出量设置为结构损伤单元和破损程度量化值,将每根钢丝绳划分成多个单元,并给每个单元设置多个刚度下降值,得到多种破损钢丝绳的柔度矩阵,作为训练样本进行训练;根据待测钢丝绳的柔度矩阵,利用样本训练后的BP神经网络得到待测钢丝绳的损伤位置和损伤程度;步骤S5:对经过BP神经网络判断出的损伤位置单元作为ROI区域从整张图像中提取出来并保存成新的钢丝绳损伤初始图像;步骤S6:依照Retinex原理,对钢丝绳损伤初始图像先进行高通滤波,再进行基于imadjust的灰度变换;然后提取处理后的图像的平滑度R和熵e,利用线性分类器,做出基于纹理特征的表面缺陷判别。
所属类别: 发明专利
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