[发明专利]一种带式输送机巡检机器人定位方法

说明书

本发明提供了一种带式输送机巡检机器人定位方法，包括以下步骤：读取巡检机器人拍摄的图像，对图像进行逐行、逐列扫描，去除不包含目标像素点的行和列，得到一次处理图像；筛除一次处理图像中的无效像素点，获取有效像素点的数量和位置，利用有效像素点的位置信息将有效像素点置于目标图像模板中的相应位置，形成二次处理图像；将二次处理图像与目标图像行数和列数的基准值进行比较；对二次处理图像中的像素点进行拟合，获取二次处理图像的初始轮廓曲线；将初始轮廓曲线提取为边缘数字信息，将获取的边缘数字信息与待检测物体边缘数字信息进行对比，判断定位位置。采用该方法可有效降低计算难度，提高定位精度，鲁棒性好，适用于野外环境。

技术领域

本发明涉及巡检机器人定位系统技术领域，具体而言，涉及一种带式输送机巡检机器人定位方法。

背景技术

目前，带式输送机广泛应用于电力、钢铁、煤炭、水利、化工、冶金、建材等领域，与此同时，带式输送机系统正在向高带速，高功率，大运量以及长距离的大型化方向发展。

而近年来，随着带式输送机中各种设备趋于复杂，对实时监控和巡检的要求也日益提高。目前主要采用人工巡检的方式，但由于设备可能处于恶劣的工作环境下，人工巡检具有一定危险性，并且人工监测会存在人为失误的可能，同时人工成本不断攀升，使得机器代替人工巡检的必要性越来越高。而定位系统作为巡检机器人中必不可少的关键系统，对巡检准确性至关重要。目前常用的定位方法有数字匹配，二维码识别，步进累加等方式。其中，数字匹配所需数据量巨大，且由于噪声干扰易引起误识别；二维码方式长期在野外环境易受损坏或脱落，寿命较短；步进累加方式长期运行后易存在较大累积误差，影响识别准确性。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在现有定位方法涉及数据量巨大，影响计算处理效率；且容易受噪声干扰引起误识别，不适用于野外环境，定位不够精准，误差较大的技术问题之一。

本发明提供了一种带式输送机巡检机器人定位方法，包括以下步骤：

S1、读取巡检机器人拍摄的图像，对图像进行逐行、逐列扫描，去除不包含目标像素点的行和列，得到一次处理图像；

S2、筛除一次处理图像中的无效像素点，获取有效像素点的数量和位置，利用有效像素点的位置信息将有效像素点置于目标图像模板中的相应位置，形成二次处理图像；

S3、获取二次处理图像的行数和列数，将其与目标图像行数和列数的基准值进行比较，若二次处理图像的行数和列数与目标图像基准值的偏差在误差允许范围内，进行下一步，否则，返回S1；

S4、采用B样条曲线方法对二次处理图像中的像素点进行拟合，获取二次处理图像的初始轮廓曲线；

S5、利用Snake算法将初始轮廓曲线提取为边缘数字信息，将获取的边缘数字信息与待检测物体边缘数字信息进行对比，判断定位位置。

进一步地，S1中获取一次处理图像的方法包括：

从图像一侧的边缘出发朝向相对的另一侧进行图像扫描，扫描到目标像素点后终止该方向的扫描，在目标像素点所在行或列进行图像分割，保留该行或列及未扫描部分图像，对未扫描部分图像在其余方向上重复上述扫描和分割过程，直至完成全部方向的图像处理，得到一次处理图像；

进一步地，S2中将S1获取的一次处理图像逐行逐列扫描，记录每行和每列目标像素点的位置和数量，抽取任意相邻的两行或两列，进行目标像素点位置和数量的对比，若任一目标像素点周围至少一个方向存在与之相邻的目标像素点，则该点为有效像素点，否则，为无效像素点。

进一步地，以至少两张图像中目标图像像素点行数或列数的算数平均值作为行数或列数基准值，二次处理图像与基准值相比较的误差低于3％-5％。

进一步地，S2中使用的目标图像模板与获取基准值的目标图像区域大小相等。