【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及圖像數(shù)據(jù)處理。更具體地，本專利技術(shù)涉及基于紅外圖像的帶式輸送機(jī)電機(jī)過熱檢測方法。
技術(shù)介紹
1、在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中，帶式輸送機(jī)一般應(yīng)用于物料搬運(yùn)、運(yùn)輸和加工等領(lǐng)域。作為其關(guān)鍵組成部分，電機(jī)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)直接影響到其輸送效率和設(shè)備的整體性能。然而，電機(jī)在長時(shí)間高負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)過程中，容易出現(xiàn)過熱現(xiàn)象，這不僅會降低電機(jī)的工作效率，還可能導(dǎo)致設(shè)備損壞和生產(chǎn)停滯。隨著紅外成像技術(shù)的快速發(fā)展，為電機(jī)溫度監(jiān)測提供了新的解決方案。紅外圖像能夠非接觸式地捕捉電機(jī)表面的溫度分布，具備高靈敏度和實(shí)時(shí)性，能夠有效識別電機(jī)的過熱區(qū)域。同時(shí)，借助圖像處理技術(shù)，可以對采集的紅外圖像進(jìn)行深入分析，提取出關(guān)鍵的溫度特征和異常區(qū)域。這種方法不僅提高了溫度監(jiān)測的準(zhǔn)確性，還為故障預(yù)警和維護(hù)提供了重要的數(shù)據(jù)支持。
2、申請公布號為cn108445393a的專利申請文件公開了一種永磁同步電機(jī)故障檢測方法和系統(tǒng)。該專利申請文件包括：采集永磁同步電機(jī)的正常及帶故障的熱變化過程的多個(gè)一系列時(shí)序原始圖像數(shù)據(jù)，并采用圖像處理技術(shù)分割出永磁同步電機(jī)表面溫度較高的像素區(qū)域后，進(jìn)行特征提取，以確定電機(jī)狀態(tài)類別。
3、然而，雖然上述方案實(shí)現(xiàn)了對永磁同步電機(jī)的溫度檢測，但在采集和處理電機(jī)熱成像數(shù)據(jù)時(shí)，未充分考慮現(xiàn)有圖像處理分割技術(shù)在識別溫度較高區(qū)域時(shí)的精確性。這一不足可能導(dǎo)致無法準(zhǔn)確識別電機(jī)的過熱區(qū)域，從而降低電機(jī)溫度監(jiān)測的準(zhǔn)確性和有效性。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、為解決上述
技術(shù)介紹
中提出的因無法準(zhǔn)確識別電機(jī)的過熱區(qū)域，從
2、在第一方面中，本專利技術(shù)提供了基于紅外圖像的帶式輸送機(jī)電機(jī)過熱檢測方法，包括：采集帶式輸送機(jī)電機(jī)工作過程中的連續(xù)幀圖像，并獲取目標(biāo)圖像的大津閾值；計(jì)算目標(biāo)圖像中各像素點(diǎn)的溫度異常程度：
3、；
4、式中，為目標(biāo)圖像中第行第列像素點(diǎn)的溫度異常程度，為以自然常數(shù)e為底的指數(shù)函數(shù)，||為取絕對值，為第行第列的像素點(diǎn)與其鄰域內(nèi)的第個(gè)像素點(diǎn)之間灰度值的差值，為第行第列像素點(diǎn)鄰域內(nèi)的第個(gè)像素點(diǎn)的拉普拉斯梯度值，表示經(jīng)驗(yàn)常數(shù)，且，為取最大值；計(jì)算目標(biāo)圖像中各像素點(diǎn)的溫度顯示程度：
5、；
6、式中，為目標(biāo)圖像中第行第列像素點(diǎn)的溫度顯示程度，為連續(xù)幀圖像中第行第列像素點(diǎn)灰度值的極差，表示取所述極差的最大值，為連續(xù)幀圖像中第幅圖像的第行第列像素點(diǎn)的灰度值，為連續(xù)幀圖像中第幅圖像的第行第列像素點(diǎn)的灰度值，為連續(xù)幀圖像的數(shù)量，＞1，表示經(jīng)驗(yàn)常數(shù)，且；將溫度異常程度、溫度顯示程度和大津閾值的乘積作為分割閾值，基于所述分割閾值對目標(biāo)圖像進(jìn)行分割，得到目標(biāo)圖像的前景區(qū)域；獲取所述前景區(qū)域內(nèi)的電機(jī)溫度，當(dāng)電機(jī)溫度大于設(shè)定溫度閾值時(shí)，控制電機(jī)發(fā)出預(yù)警信號。
7、上述技術(shù)方案通過利用改進(jìn)的大津閾值對目標(biāo)圖像進(jìn)行分割，能夠有效地提取出目標(biāo)圖像的前景區(qū)域，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的溫度監(jiān)測，該技術(shù)方案能夠有效識別電機(jī)運(yùn)行過程中因溫度變化引起的異常區(qū)域，尤其是提升對局部溫度異常的敏感性。溫度顯示程度的計(jì)算結(jié)合了灰度值的變化特性，使得該方案能夠更加直觀地反映溫度信息，精確檢測電機(jī)是否處于高溫狀態(tài)，從而在溫度超過設(shè)定閾值時(shí)及時(shí)觸發(fā)預(yù)警信號，提高電機(jī)運(yùn)行的安全性和可靠性，有助于防止電機(jī)故障、提升設(shè)備的壽命及運(yùn)行效率，保障工業(yè)生產(chǎn)的連續(xù)性和穩(wěn)定性。
8、進(jìn)一步地，所述目標(biāo)圖像為：
9、計(jì)算所述連續(xù)幀圖像各像素點(diǎn)的參考度，所述參考度與連續(xù)幀圖像中各像素點(diǎn)的灰度值呈正相關(guān)，與連續(xù)幀圖像中各像素點(diǎn)灰度值的極差、連續(xù)幀圖像中各像素點(diǎn)灰度值之和的平均值呈反相關(guān)；基于所述參考度計(jì)算目標(biāo)圖像中各像素點(diǎn)的灰度值：
10、；
11、式中，為目標(biāo)圖像中第行第列像素點(diǎn)的灰度值，為連續(xù)幀圖像中第行第列像素點(diǎn)參考度之和，為第幅圖像中第行第列像素點(diǎn)的參考度，為第幅圖像中第行第列像素點(diǎn)的灰度值，為連續(xù)幀圖像的數(shù)量，表示經(jīng)驗(yàn)常數(shù)，且。
12、上述技術(shù)方案通過對連續(xù)幀圖像中各像素點(diǎn)的參考度進(jìn)行計(jì)算，以其與灰度值和極差之間的相關(guān)性為基礎(chǔ)，優(yōu)化了目標(biāo)圖像中各像素點(diǎn)的灰度值生成過程。通過加權(quán)平均方式，能夠更精準(zhǔn)地反映出每個(gè)像素在目標(biāo)圖像中的重要性，從而提升目標(biāo)圖像的質(zhì)量和細(xì)節(jié)表現(xiàn)。這種方法在處理動態(tài)場景或多幀圖像融合時(shí)，能夠有效減少噪聲影響，增強(qiáng)圖像的清晰度與一致性，實(shí)現(xiàn)更優(yōu)質(zhì)的視覺效果。
13、進(jìn)一步地，所述參考度為：
14、；
15、式中，為第幅圖像中第行第列像素點(diǎn)的參考度，為第幅圖像中第行第列像素點(diǎn)的灰度值，為連續(xù)幀圖像中第行第列像素點(diǎn)灰度值之和的平均值，為連續(xù)幀圖像中第行第列像素點(diǎn)灰度值的極差，表示經(jīng)驗(yàn)常數(shù)，且。
16、上述技術(shù)方案通過引入基于每個(gè)像素灰度值的參考度計(jì)算公式，有效地評估了各像素在圖像中的重要性。參考度的定義結(jié)合了該像素灰度值與平均值的偏差以及灰度值的極差，使得在目標(biāo)圖像生成時(shí)，能夠更精準(zhǔn)地識別和突出有用信息。這種方法不僅提高了圖像細(xì)節(jié)的保留和噪聲的抑制，還增強(qiáng)了整體圖像的對比度和清晰度，從而提升了最終目標(biāo)圖像的視覺質(zhì)量和實(shí)用性。
17、進(jìn)一步地，利用cmos相機(jī)采集帶式輸送機(jī)電機(jī)工作過程中的連續(xù)幀圖像。
18、進(jìn)一步地，獲取目標(biāo)圖像的大津閾值，具體為：對目標(biāo)圖像進(jìn)行灰度化處理，計(jì)算灰度直方圖，并根據(jù)類間方差最大化原則確定大津閾值。
19、上述技術(shù)方案通過對目標(biāo)圖像進(jìn)行灰度化處理并計(jì)算灰度直方圖，并利用類間方差最大化原則確定最佳大津閾值，從而實(shí)現(xiàn)了圖像的高效分割。通過優(yōu)化閾值，能夠有效區(qū)分前景和背景，提高圖像的對比度和清晰度，進(jìn)而增強(qiáng)后續(xù)處理和分析的準(zhǔn)確性。這一方法在實(shí)際應(yīng)用中能夠提升目標(biāo)檢測和識別的性能，具有重要的實(shí)用價(jià)值。
20、進(jìn)一步地，還包括，對連續(xù)幀圖像進(jìn)行灰度化和高斯濾波處理。
21、進(jìn)一步地，利用拉普拉斯邊緣檢測算法計(jì)算像素點(diǎn)的拉普拉斯梯度值。
22、本專利技術(shù)的有益效果在于：
23、本專利技術(shù)顯著提高了電機(jī)溫度監(jiān)測的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。通過對連續(xù)幀圖像的動態(tài)分析，能夠及時(shí)捕捉到電機(jī)溫度的異常變化，減少了因過熱引發(fā)的設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，結(jié)合大津閾值的優(yōu)化與溫度顯示程度的計(jì)算，使得目標(biāo)圖像的分割效果更為精確，從而清晰地識別出潛在的過熱區(qū)域。該方法還引入了拉普拉斯邊緣檢測和灰度化處理，進(jìn)一步增強(qiáng)了圖像細(xì)節(jié)的提取能力，有助于提高檢測的靈敏度與準(zhǔn)確性。整體而言，這種高效的監(jiān)測手段能夠有效提高生產(chǎn)設(shè)備的安全性和可靠性，為企業(yè)節(jié)約成本和提升生產(chǎn)效率提供了重要保障。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.基于紅外圖像的帶式輸送機(jī)電機(jī)過熱檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于紅外圖像的帶式輸送機(jī)電機(jī)過熱檢測方法，其特征在于，所述目標(biāo)圖像為：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于紅外圖像的帶式輸送機(jī)電機(jī)過熱檢測方法，其特征在于，所述參考度為：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于紅外圖像的帶式輸送機(jī)電機(jī)過熱檢測方法，其特征在于，利用CMOS相機(jī)采集帶式輸送機(jī)電機(jī)工作過程中的連續(xù)幀圖像。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于紅外圖像的帶式輸送機(jī)電機(jī)過熱檢測方法，其特征在于，獲取目標(biāo)圖像的大津閾值，具體為：對目標(biāo)圖像進(jìn)行灰度化處理，計(jì)算灰度直方圖，并根據(jù)類間方差最大化原則確定大津閾值。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于紅外圖像的帶式輸送機(jī)電機(jī)過熱檢測方法，其特征在于，還包括，對連續(xù)幀圖像進(jìn)行灰度化和高斯濾波處理。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于紅外圖像的帶式輸送機(jī)電機(jī)過熱檢測方法，其特征在于，利用拉普拉斯邊緣檢測算法計(jì)算像素點(diǎn)的拉普拉斯梯度值。
【技術(shù)特征摘要】
1.基于紅外圖像的帶式輸送機(jī)電機(jī)過熱檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于紅外圖像的帶式輸送機(jī)電機(jī)過熱檢測方法，其特征在于，所述目標(biāo)圖像為：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于紅外圖像的帶式輸送機(jī)電機(jī)過熱檢測方法，其特征在于，所述參考度為：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于紅外圖像的帶式輸送機(jī)電機(jī)過熱檢測方法，其特征在于，利用cmos相機(jī)采集帶式輸送機(jī)電機(jī)工作過程中的連續(xù)幀圖像。
5.根據(jù)權(quán)利要求...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：周華榮，宋金全，李顏振，王榮泉，吳紅兵，楊嘉輝，郭辰平，
申請(專利權(quán))人：西安重裝韓城煤礦機(jī)械有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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