[发明专利]一种基于图像处理的起重机卷筒工作异常预警方法

权利要求书

1.一种基于图像处理的起重机卷筒工作异常预警方法，其特征在于，所述方法包括：

采集卷筒图像；获得所述卷筒图像中的卷筒区域；分割所述卷筒区域获得线槽区域；获取所述线槽区域内的所有边缘信息；根据所述边缘信息的位置和梯度信息对所述边缘信息进行分类，获得多个边缘类别；根据所述边缘类别与所述卷筒区域的相对位置筛选出卷筒轮廓边缘；

根据所述卷筒轮廓边缘和预设标准线槽边缘中所述边缘类别的相似度对所述卷筒轮廓边缘裁剪，获得线槽边缘；

获得所述标准线槽边缘中所述边缘类别的标准主成分方向；获得所述线槽边缘中所述边缘类别的第一主成分方向；根据所述标准主成分方向和所述第一主成分方向的方向倾角获得所述标准线槽边缘和所述线槽边缘中所述边缘类别的匹配程度；以最大的所述匹配程度对应的两个所述边缘类别作为参考边缘类别组；

根据所述参考边缘类别组获得对齐参数；根据所述对齐参数将所述标准线槽边缘和所述线槽边缘旋转缩放对齐，获得参考线槽边缘；所述参考线槽边缘包括对齐边缘和非对齐边缘；根据所述对齐参数和所述对齐边缘的像素点数量获得磨损程度；根据所述参考线槽边缘像素点的坐标和所述卷筒区域位置获得变形程度；以所述参考边缘类别组的所述方向倾角作为线槽倾角；

根据所述磨损程度、所述变形程度和所述线槽倾角获得危险程度；当所述危险程度大于预设危险阈值时进行预警。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的起重机卷筒工作异常预警方法，其特征在于，所述分割所述卷筒区域获得线槽区域包括：

将所述卷筒区域与预设的钢丝模板进行模板匹配，获得所述卷筒区域上的钢丝区域；在所述卷筒区域上去除所述钢丝区域，获得所述线槽区域。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的起重机卷筒工作异常预警方法，其特征在于，所述根据所述边缘类别与所述卷筒区域的相对位置筛选出卷筒轮廓边缘包括：

获取所有边缘类别内像素点的坐标均值；若所述坐标均值在所述卷筒区域中心轴线的预设邻近区域外，则对应的所述边缘类别为所述卷筒轮廓边缘。

4.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的起重机卷筒工作异常预警方法，其特征在于，所述根据所述卷筒轮廓边缘和预设标准线槽边缘中所述边缘类别的相似度对所述卷筒轮廓边缘裁剪，获得线槽边缘包括：

获得所述卷筒轮廓边缘的每个凸包；获得所述标准线槽边缘的标准凸包；当所述凸包的边长数量与所述标准凸包的边长数量相等时，获得所述凸包与所述标准凸包的相似度，若所述相似度大于预设相似度阈值，则对应的所述凸包为候选线槽边缘凸包；获取所有所述候选线槽边缘凸包，以连续的所述候选线槽边缘凸包构成线槽边缘凸包；对所述线槽边缘凸包对应的所述卷筒轮廓边缘上的区域进行裁剪，获得线槽边缘。

5.根据权利要求4所述的一种基于图像处理的起重机卷筒工作异常预警方法，其特征在于，所述获得所述凸包与所述标准凸包的相似度包括：

将所述凸包和所述边缘凸包送入预先训练好的全连接神经网络中，输出所述相似度。

6.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的起重机卷筒工作异常预警方法，其特征在于，所述根据所述标准主成分方向和所述第一主成分方向的一致性和方向倾角获得所述标准线槽边缘和所述线槽边缘中所述边缘类别的匹配程度：

根据所述方向倾角构建旋转矩阵；将所述标准主成分方向根据所述旋转矩阵进行调整，获得调整方向；获得所述调整方向和所有所述第一主成分方向的平行程度，以最大的所述平行程度作为平行特征；以所有所述调整方向的平均平行特征作为所述标准线槽边缘和所述线槽边缘中所述边缘类别的匹配程度。