[发明专利]一种基于视觉的卷绳缠绕异常检测装置及方法

说明书

本发明公开了一种基于视觉的卷绳缠绕异常检测装置及方法，其中检测装置包括工业摄像头以及与工业摄像头相连的工控机，所述工业摄像头架设在钢绳卷轴应用现场并适于实时采集钢绳卷轴的图像，所述工控机内设有缠绕异常检测模块，所述缠绕异常检测模块适于接收工业摄像头传输而来的图像并进行缠绕异常判断。本发明利用工业摄像机采集钢绳卷轴的图像，然后在工控机中进行纹理检测和高性能边缘检测，得到最终的异常检测判断，从而实现实时检测是否出现缠绕异常，便于及时停止错误缠绕操作并重新进行正确缠绕操作，降低损失。

技术领域

本发明涉及视觉检测技术领域，尤其涉及一种基于视觉的卷绳缠绕异常检测装置及方法。

背景技术

在各类工程应用中，为了避免钢绳因为受力不均匀或者互相碾压等原因造成的磨损，卷轴在收回钢绳时，通常都要求严格按照钢绳缠绕的先后顺序进行逐圈排列。但是在实际操作过程中，难免会出现缠绕异常现象出现，主要分成一下两种：

异常缠绕类型A：钢绳经过了多圈的非规则缠绕，每圈缠绕方向都不完全一致。

异常缠绕类型B：绝大多数钢绳缠绕正常，只有少数几圈出现明显的缠绕方向偏差。

在钢绳卷轴应用现场，由于没有自动检测报警装置，当操作员发现时，缠绕异常现象往往已经发生很久，造成钢绳损坏，导致经济损失。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足之处而提出一种基于视觉的卷绳缠绕异常检测装置及方法，在卷轴在收回钢绳，当出现缠绕异常时，能够及时检测出来，便于及时停止错误缠绕操作并重新进行正确缠绕操作，降低损失。

实现本发明目的技术方案是：

一种基于视觉的卷绳缠绕异常检测装置，包括工业摄像头以及与工业摄像头相连的工控机，所述工业摄像头架设在钢绳卷轴应用现场并适于实时采集钢绳卷轴的图像，所述工控机内设有缠绕异常检测模块，所述缠绕异常检测模块适于接收工业摄像头传输而来的图像并进行缠绕异常判断。

进一步地，还包括与缠绕异常检测模块相连的报警模块，所述报警模块采用安装在钢绳卷轴应用现场的信号报警器或适于向外部系统发送报警数据。

进一步地，所述工业摄像头与工控机之间通过USB线或以太网线相连。

一种基于视觉的卷绳缠绕异常检测方法，采用如上所述的基于视觉的卷绳缠绕异常检测装置，包括以下步骤：

步骤S1：通过工业摄像头对钢绳卷轴进行持续拍摄，并将实时采集的图像传输至工控机；

步骤S2：工控机的缠绕异常检测模块对接收到的钢绳卷轴画面进行预处理；

步骤S3：对预处理后的钢绳卷轴画面进行卷绳ROI(Region of Interests)提取，从而从图像中取出卷绳所在区域；

步骤S4：对于选定的卷绳ROI区域，分别进行纹理检测和高性能边缘检测，判断是否存在异常缠绕类型A和异常缠绕类型B；

步骤S5：将所述异常缠绕类型A和异常缠绕类型B的检测结果汇总后输出至外部系统，并在出现缠绕异常时发出报警信号。

进一步地，所述步骤S4中的纹理检测基于HOG(Histogram of OrientedGradients)方法，具体包括以下步骤：

步骤S41：对选定的卷绳ROI区域划分成预设大小的多个子区域，根据经验，子区域尺寸通常采用16x16或32x32像素尺寸，然后分别计算每个子区域内的纹理方向与强度；

步骤S42：利用机器学习方法，对获得的HOG特征分布进行分类，具体的，将不同方向的纹理强度组成一个固定长度的多维向量，通过训练一个分类器对这些向量进行分类；