[发明专利]工业环境中基于改进霍夫变换的扶梯梯级错齿对齐方法

说明书

本发明公开工业环境中基于改进霍夫变换的扶梯梯级错齿对齐方法。首先获得扶梯梯级图像，将其转化为二值图。然后通过改进霍夫变换检测梯级表面错齿所在的直线，然后得到所有直线的坐标集合，以首个扶梯梯级为基准，遍历所有坐标点，得出前后梯级直线坐标点之间距离相差最小的值，换算成现实距离即可。本发明检测速度快，精度较高，可以达到1mm，在工厂的流水线生产方式下，不再只是经验丰富的工人才能完成，任何工人都可以根据检测到的偏差进行判断，而后对梯级进行校正，最大限度降低了操作的难度，较之前人工的方式更加精准。

技术领域

本发明属于扶梯梯级安装领域，涉及一种工业环境中基于改进霍夫变换的扶梯梯级错齿对齐方法。

背景技术

随着近十几年的计算机视觉技术的飞速发展，通过计算机视觉完成精度测量，物体检测等技术层出不穷，因此计算机视觉技术已经在工业生产环境中被大量运用，帮助人们完成许多精度测量工作，与人类相互合作，显著提升了生产效率。

扶梯在现实生活中非常常见，在各大工厂中，以流水线的形式生产扶梯，一部分工人生产框架，一部分工人将扶梯嵌入到框架中，最后工人需要对嵌入的扶梯梯级错齿进行前后校正，保证前后扶梯梯级错齿之间的误差不会太大，否则扶梯将无法运作，呈现歪曲的形状。扶梯的表面有许多的错齿，前后的扶梯梯级通过长短不一的错齿进行相契合，达到对齐的效果。而在扶梯梯级错齿校正阶段，需要经验丰富的工人通过感觉来判断前后扶梯梯级错齿是否对齐，是否有发生偏移，如果没有发生偏移则通过，如果发生偏移则判断是左移还是右移，并敲打扶梯偏移非常微小的距离。如果其中一部分发生错误就需要重新检查，花费大量的时间和精力。

本发明提出了通过改进的霍夫变换技术检测扶梯是否发生偏移，并判断是左移还是右移，以及测出偏移的具体距离。原霍夫变换由于运算量较大造成延时高，无法满足梯级在快速运动场景下及时精确测量的要求。改进的霍夫变换技术既能快速的完成任务，又可以对每个梯级进行精准的测量，不需要人工通过感觉来进行判断，提高了准确率，同时节省了时间和大量的人力，工人只需要通过查看测得的偏移距离进行校正即可。

发明内容

本发明的一个目的是为了克服上述的现有的技术不足，提供了一种基于改进的霍夫变换的扶梯梯级错齿对齐方法。首先通过图像处理技术对图中的噪声，杂质进行去除，得到清晰的扶梯梯级图像。基于前期的图像处理技术，将图片转换为HSV模式，同时通过颜色阈值判断，将图像变成二值图，扶梯边缘黄色区域为二值图中的255,其余为0黑色。在相机拍摄的图像的固定位置设置九宫格，当九宫格里的像素值255数量达到一定阈值后就进行改进霍夫变换直线检测。霍夫变换需要二值图，因此先将原图通过边缘检测获得二值图，接下来对边缘检测出来的直线进行腐蚀和膨胀，为获得精准的直奠定基础，最后霍夫变换检测梯级表面错齿所在的直线，然后得到所有直线的坐标集合，以首个扶梯梯级为基准，遍历所有坐标点，得出前后梯级直线坐标点之间距离相差最小的值，换算成现实距离即可。

本发明的具体步骤如下：

步骤(1)、摄像头摆在固定位置，帧率为60FPS，像素值为1280*720，对拍摄到的图片进行图像处理，并计算像素距离与实际距离的比例。

步骤(2)、将图片转换到HSV空间，然后通过阈值算法将图片转换为二值图，同时设置九宫格和阈值，通过式(2)判断扶梯的梯级有色边缘全部存在于图像中，如果达到阈值，则继续对步骤(1)处理后图像用canny算法进行扶梯的梯级边缘检测，提取整个梯级轮廓，进一步获取扶梯阶梯的边缘直线。然后对轮廓图用改进的霍夫变换检测直线，获取(ρ,θ)极坐标集合。通过式(5)转换为直角坐标系下当前扶梯梯级的边缘直线坐标点集合。

步骤(3)根据式(6)，式(7)判断电梯是否发生偏移，如果有继续判断X轴坐标之间的关系，判定是左移还是右移，并重复步骤(2)到步骤(3)。

本发明的另一个目的是提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器执行所述机器可执行指令以实现上述的方法。