李 軍，蔡 屹，谷 鵬，慕容灝鼎

(1.深圳市檢驗(yàn)檢疫科學(xué)研究院，深圳 518045； 2.深圳海關(guān)信息中心，深圳 518045)

0 引言

口岸車(chē)道閘機(jī)是一種管理型通道阻擋裝置，可用于規(guī)范車(chē)輛的出入行為。在應(yīng)用過(guò)程中，車(chē)道閘機(jī)設(shè)備的一次開(kāi)合只允許一輛車(chē)通過(guò)。在機(jī)芯、控制模塊等多個(gè)元件結(jié)構(gòu)的配合下，部分噪聲輸出信號(hào)會(huì)與原始真實(shí)信號(hào)混合在一起，但由于遠(yuǎn)程傳輸環(huán)境的復(fù)雜性與多變性，這些信號(hào)的表現(xiàn)特征也會(huì)隨之出現(xiàn)改變。上述情況的頻繁發(fā)生，不但會(huì)造成真實(shí)信號(hào)傳輸速率的快速下降，也會(huì)導(dǎo)致口岸車(chē)道閘機(jī)出現(xiàn)明顯的抬桿機(jī)械動(dòng)作故障。因此，準(zhǔn)確檢測(cè)道閘機(jī)抬桿機(jī)械動(dòng)作故障具有重要意義。

當(dāng)前Hilbert譜圖特征檢測(cè)法通過(guò)故障信號(hào)傳輸特征分析的方式，將真實(shí)信號(hào)與噪聲信號(hào)分別排列出來(lái)，再借助Hilbert譜系結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對(duì)檢測(cè)參量的集中提取。然而與此方法匹配的IMF分量值水平過(guò)低，并不能完全有效地抑制噪聲信號(hào)的分布行為[1]。機(jī)器視覺(jué)是人工智能領(lǐng)域的關(guān)鍵分支技術(shù)，是以機(jī)器設(shè)備代替人眼進(jìn)行判斷與測(cè)量的處理方法。對(duì)于不同的機(jī)械型應(yīng)用系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)可借助CCD、CMOS兩種類(lèi)型的圖像攝取裝置，將所采集到的攝像目標(biāo)直接轉(zhuǎn)換為圖像信號(hào)的存在形式，并可在同一時(shí)間，將這些數(shù)據(jù)信息參量反饋到圖像處理主機(jī)，一方面準(zhǔn)確記錄了被攝目標(biāo)的各類(lèi)形態(tài)信息，另一方面也使得亮度、顏色、像素分布等信息條件，能夠最大化保持其設(shè)置真實(shí)性[2-3]。在進(jìn)行目標(biāo)特征抽取時(shí)，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)能夠通過(guò)信號(hào)行為分析的方式，判別機(jī)械設(shè)備的現(xiàn)場(chǎng)動(dòng)作結(jié)果，往往隨著行為靈活性程度的提升，設(shè)備元件的自動(dòng)化水平也會(huì)逐漸增強(qiáng)，這也是機(jī)器視覺(jué)型檢測(cè)方法能夠大大提升機(jī)械設(shè)備生產(chǎn)效率的主要原因。

針對(duì)上述問(wèn)題，提出了基于機(jī)器視覺(jué)的口岸車(chē)道閘機(jī)抬桿故障遠(yuǎn)程檢測(cè)方法，利用CCD傳感器，完成機(jī)器鏡頭設(shè)備的選型處理，再通過(guò)修正遠(yuǎn)程抬桿機(jī)械動(dòng)作故障直方圖的方式，得到最終的檢測(cè)信號(hào)盲源分離結(jié)果。

1 機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)的硬件設(shè)計(jì)

口岸車(chē)道閘機(jī)抬桿機(jī)械動(dòng)作故障的機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)結(jié)構(gòu)包含CCD傳感器和應(yīng)用鏡頭兩類(lèi)物理元件，本單元將針對(duì)上述設(shè)備結(jié)構(gòu)展開(kāi)研究。

1.1 CCD傳感器

CCD傳感器包含面陣CCD、線陣CCD兩類(lèi)操作形式，且二者在物理性能、感光單元排列行為等方面均具有較大區(qū)別。一般情況下，線陣CCD感光單元的覆蓋范圍最大不會(huì)超過(guò)3列，但由于每一種感光單元的光敏能力都很強(qiáng)，因此該類(lèi)型傳感器對(duì)于口岸車(chē)道閘機(jī)抬桿機(jī)械動(dòng)作故障信號(hào)的檢測(cè)強(qiáng)度可達(dá)到10 000以上，這也是機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)始終具備大范圍精確感知的主要原因[4-5]。針對(duì)口岸車(chē)道閘機(jī)的抬桿機(jī)械動(dòng)作故障信號(hào)，CCD傳感器在掃描過(guò)程中，生成的所有圖像都只能保持二維成像形式，且為保持高度垂直的掃描狀態(tài)，線陣CCD必須在面陣CCD的配合下，才能實(shí)現(xiàn)對(duì)口岸車(chē)道閘機(jī)抬桿機(jī)械動(dòng)作故障信號(hào)的最大化掃描復(fù)原。CCD傳感器的掃描運(yùn)動(dòng)如圖1所示。

圖1 CCD傳感器的掃描運(yùn)動(dòng)示意圖

圖1中，實(shí)線正方形框代表初始成像時(shí)被測(cè)信號(hào)的所處位置，虛線正方形框代表一次成像結(jié)束時(shí)被測(cè)信號(hào)的所處位置，實(shí)線箭頭指示CCD傳感器掃描運(yùn)動(dòng)的實(shí)際行進(jìn)方向。

由于掃描運(yùn)動(dòng)，CCD傳感器在進(jìn)行抬桿機(jī)械動(dòng)作故障檢測(cè)信號(hào)成像時(shí)，會(huì)沿運(yùn)動(dòng)方向產(chǎn)生一段位移s，進(jìn)而會(huì)導(dǎo)致單位成像區(qū)域面積S的不斷增大，二者與機(jī)器視覺(jué)掃描速度v和成像時(shí)間t之間的表達(dá)關(guān)系如下：

(1)

式中，l表示抬桿機(jī)械動(dòng)作故障信號(hào)的待測(cè)長(zhǎng)度。

1.2 應(yīng)用鏡頭選型

在機(jī)器視覺(jué)理論中，信號(hào)檢測(cè)鏡頭主要由透鏡組和光闌兩部分組成，且二者相互配合，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)口岸車(chē)道閘機(jī)抬桿機(jī)械動(dòng)作故障信號(hào)的準(zhǔn)確檢測(cè)與分析。

1)透鏡：鏡頭組中至少應(yīng)包含一個(gè)透鏡結(jié)構(gòu)，且為實(shí)現(xiàn)對(duì)口岸車(chē)道閘機(jī)抬桿機(jī)械動(dòng)作故障信號(hào)的有效采集，整個(gè)鏡頭組應(yīng)由若干凹透鏡、凸透鏡共同組成，這在消除像差、降低圖像畸變方面具有重要的應(yīng)用意義[6]。

2)光闌：光闌是以圓形通光孔為中心的金屬薄片結(jié)構(gòu)，用來(lái)約束經(jīng)過(guò)鏡頭的傳輸光束，可在提高信號(hào)光束通過(guò)速率的同時(shí)，抑制其他干擾光束的進(jìn)入。應(yīng)用鏡頭基本結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 應(yīng)用鏡頭基本結(jié)構(gòu)

大多數(shù)信號(hào)檢測(cè)鏡頭的放大倍數(shù)與工作距離都是始終保持不變的，因此，檢測(cè)焦距數(shù)值也應(yīng)是固定的。但針對(duì)口岸車(chē)道閘機(jī)抬桿機(jī)械動(dòng)作故障信號(hào)，CCD傳感器的測(cè)量能力無(wú)法始終保持穩(wěn)定，故而應(yīng)選取適應(yīng)能力更強(qiáng)的可變型鏡頭結(jié)構(gòu)[7]。設(shè)f表示信號(hào)檢測(cè)鏡頭的焦距數(shù)值，η表示鏡頭元件的放大倍數(shù)，聯(lián)立公式(1)，可將物距D與上述物理量之間的數(shù)值關(guān)系表示為：

(2)

2 遠(yuǎn)程故障圖像的拼接與預(yù)處理

結(jié)合機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)理論，按照?qǐng)D像輸入、圖像配準(zhǔn)、直方圖修正的操作流程，完成口岸車(chē)道閘機(jī)抬桿機(jī)械動(dòng)作故障圖像的拼接與預(yù)處理。

2.1 輸入圖像

輸入圖像也就是CCD傳感器所需拼接的口岸車(chē)道閘機(jī)抬桿機(jī)械動(dòng)作故障信號(hào)圖像，考慮到信號(hào)圖像的拼接精度與效率，所有輸入圖像都要滿足如下需求。

1)相鄰信號(hào)圖像之間必須保留有足夠的可重疊區(qū)域，這樣才能為后期的故障信號(hào)檢索提供足量的待匹配信息，且待匹配的信息參量越多，最終輸出圖像中可能包含的故障噪點(diǎn)數(shù)量也就越多[8-9]。

2)待拼接故障信號(hào)的圖像應(yīng)具有相同或者極度相近的數(shù)據(jù)格式。

考慮到上述影響因素，并結(jié)合機(jī)器視覺(jué)理論，確定每次拼接處理的操作圖像數(shù)量不應(yīng)大于4個(gè)。在輸入圖像時(shí)，4個(gè)操作圖像不僅能夠使彼此之間的重疊區(qū)域得到保護(hù)，而且也可實(shí)現(xiàn)對(duì)原始圖像灰度氛圍的較好營(yíng)造。拼接前口岸車(chē)道閘機(jī)遠(yuǎn)程故障的輸入圖像如圖3所示。

圖3 拼接前口岸車(chē)道閘機(jī)遠(yuǎn)程故障的輸入圖像

圖3中，包含遠(yuǎn)程故障信號(hào)節(jié)點(diǎn)的未拼接輸入圖像，明顯模糊的像素區(qū)域標(biāo)注了遠(yuǎn)程故障信號(hào)節(jié)點(diǎn)的實(shí)際所處位置。

2.2 圖像配準(zhǔn)

圖像配準(zhǔn)就是通過(guò)提取拼接后口岸車(chē)道閘機(jī)抬桿機(jī)械動(dòng)作故障輸入圖像的共有特征，并按照機(jī)器視覺(jué)原理，對(duì)其進(jìn)行后續(xù)的節(jié)點(diǎn)匹配處理，從而使得遠(yuǎn)程故障信號(hào)圖像與真實(shí)信號(hào)圖像完全分離開(kāi)來(lái)，幫助應(yīng)用主機(jī)在較短時(shí)間內(nèi)獲得最為直觀的檢測(cè)處理方案[10]。一般來(lái)說(shuō)，故障輸入圖像的配準(zhǔn)原則可分為灰度信息處理、變換域處理、特征處理3個(gè)操作方向。

1)基于灰度信息處理的圖像配準(zhǔn)原則：

口岸車(chē)道閘機(jī)抬桿機(jī)械動(dòng)作故障輸入圖像的灰度信息能夠表示特征參量的多項(xiàng)數(shù)值內(nèi)容，如特征邊緣位置、特征點(diǎn)個(gè)數(shù)等。在機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的支持下，兩個(gè)相鄰口岸車(chē)道閘機(jī)抬桿機(jī)械動(dòng)作故障輸入圖像的重疊部分往往包含大量相同的特征信息，因此在執(zhí)行灰度信息提取處理時(shí)，就需要針對(duì)這些相同參量進(jìn)行定向匹配，再通過(guò)計(jì)算數(shù)值分辨的方式，建立準(zhǔn)確的圖像配準(zhǔn)原則。

2)基于變換域處理的圖像配準(zhǔn)原則：

將輸入口岸車(chē)道閘機(jī)抬桿機(jī)械動(dòng)作故障輸入圖像的特征信息提取出來(lái)后，即可對(duì)其中的變換域條件進(jìn)行分析，由于每種特征所具備的信號(hào)反饋能力不同，因此檢測(cè)變換域必須是一個(gè)儲(chǔ)備量極大的集合空間[11]。

3)基于特征處理的圖像配準(zhǔn)原則：

基于特征處理的口岸車(chē)道閘機(jī)抬桿機(jī)械動(dòng)作故障輸入圖像配準(zhǔn)原則遵循尺度不變的處理?xiàng)l件，在已完成復(fù)原圖像拼接的情況下，默認(rèn)原始圖像中的所有故障信息特征都已得到完全檢測(cè)。拼接后不包含故障信號(hào)的檢測(cè)圖像如圖4所示。

圖4 拼接后不包含故障信號(hào)的檢測(cè)圖像

2.3 直方圖修正

直方圖修正就是通過(guò)建立灰度值映射關(guān)系的方式，將口岸車(chē)道閘機(jī)抬桿機(jī)械動(dòng)作故障輸入圖像轉(zhuǎn)換為包含像素點(diǎn)的輸出圖像，也就是遠(yuǎn)程故障信號(hào)在輸出圖像中始終保持相對(duì)均勻的存在狀態(tài)。作為故障檢測(cè)條件的重要表現(xiàn)方式，圖像直方圖修正結(jié)果不僅有助于增強(qiáng)檢測(cè)圖像的視覺(jué)表達(dá)效果，而且也可將原始圖像與檢測(cè)后圖像完全匹配[12-13]。對(duì)于口岸車(chē)道閘機(jī)的抬桿機(jī)械動(dòng)作故障檢測(cè)圖像來(lái)說(shuō)，直方圖修正策略的存在，更像是對(duì)故障節(jié)點(diǎn)處特征信息參量的檢索與處理，在機(jī)器視覺(jué)理論的影響下，口岸車(chē)道閘機(jī)運(yùn)行行為會(huì)受到檢測(cè)主機(jī)的高度關(guān)注，特別是在故障問(wèn)題頻繁發(fā)生的過(guò)程中，完整且無(wú)誤的故障生成圖像不但有利于檢測(cè)指令的制定，也可實(shí)現(xiàn)對(duì)故障狀態(tài)的準(zhǔn)確復(fù)原。

3 基于機(jī)器視覺(jué)的口岸車(chē)道閘機(jī)故障抬桿遠(yuǎn)程檢測(cè)方法

聯(lián)合遠(yuǎn)程故障圖像的拼接與預(yù)處理原則，按照故障特征分析、故障信號(hào)非均勻采樣、檢測(cè)盲源分離、故障信號(hào)輸出信噪比計(jì)算的操作流程，完成基于機(jī)器視覺(jué)的口岸車(chē)道閘機(jī)故障信號(hào)細(xì)化，實(shí)現(xiàn)基于機(jī)器視覺(jué)的口岸車(chē)道閘機(jī)故障遠(yuǎn)程檢測(cè)。

3.1 故障特征分析

口岸車(chē)道閘機(jī)的抬桿機(jī)械動(dòng)作故障行為由轉(zhuǎn)子不平衡、轉(zhuǎn)子不對(duì)中、動(dòng)靜碰摩三類(lèi)特征形式共同組成。其中，轉(zhuǎn)子不平衡是口岸車(chē)道閘機(jī)遠(yuǎn)程故障的常見(jiàn)失效因素，主要表現(xiàn)在電動(dòng)機(jī)或光電傳感器元件之中，當(dāng)轉(zhuǎn)子Ⅰ、轉(zhuǎn)子Ⅱ出現(xiàn)旋轉(zhuǎn)誤差時(shí)，摩擦螺絲會(huì)遠(yuǎn)離其原始存在位置，并不斷向著傳感器安裝孔方向靠近，從而使得聯(lián)軸節(jié)的磨損程度加重，造成口岸車(chē)道閘機(jī)出現(xiàn)不平衡運(yùn)作狀態(tài)[14]。轉(zhuǎn)子不對(duì)中是造成口岸車(chē)道閘機(jī)抬桿機(jī)械動(dòng)作運(yùn)行故障的行為之一，在機(jī)器元件呈現(xiàn)明顯不對(duì)稱(chēng)狀態(tài)的情況下，聯(lián)軸節(jié)會(huì)產(chǎn)生較大的運(yùn)動(dòng)位移，而由于光電傳感器執(zhí)行能力并不直接受到電動(dòng)機(jī)元件的影響，未被識(shí)別的遠(yuǎn)程故障信號(hào)會(huì)在安裝孔內(nèi)大量累積，從而對(duì)兩個(gè)物理轉(zhuǎn)子的運(yùn)動(dòng)行為造成抑制性影響作用[15]。動(dòng)靜碰摩是指在高速轉(zhuǎn)動(dòng)的口岸車(chē)道閘機(jī)中，由于密封間隙的存在，轉(zhuǎn)子Ⅰ、轉(zhuǎn)子Ⅱ之間的轉(zhuǎn)動(dòng)行為很難完全匹配，且隨著摩擦系數(shù)的改變，閘機(jī)元件的振動(dòng)行為也會(huì)受到嚴(yán)重影響?？诎盾?chē)道閘機(jī)的結(jié)構(gòu)形態(tài)如圖5所示。

圖5 口岸車(chē)道閘機(jī)的結(jié)構(gòu)形態(tài)

3.2 故障信號(hào)的非均勻采樣

(3)

式中，k代表口岸車(chē)道閘機(jī)抬桿機(jī)械動(dòng)作故障信號(hào)的單次采樣頻率值，β代表基于機(jī)器視覺(jué)理論的故障信號(hào)協(xié)調(diào)度量值，y代表故障信號(hào)的特征形式量化差值。

3.3 檢測(cè)盲源分離

在口岸車(chē)道閘機(jī)抬桿機(jī)械動(dòng)作故障遠(yuǎn)程檢測(cè)的過(guò)程中，通過(guò)CCD傳感器所獲取的原始信號(hào)參量不可避免地會(huì)混入噪聲雜質(zhì)，且隨著閘機(jī)設(shè)備運(yùn)行時(shí)間的延長(zhǎng)，這些噪聲信號(hào)的儲(chǔ)備總量也會(huì)不斷增大。若長(zhǎng)期維持上述局面，不但會(huì)使直方圖修正結(jié)果出現(xiàn)較大理論偏差，也會(huì)造成故障信號(hào)非均勻采樣行為失去其原有價(jià)值[18-19]。檢測(cè)盲源分離是一種有效的噪聲信號(hào)提取與去除手段，可在故障融合信號(hào)中，分別對(duì)原始信號(hào)參量、故障遠(yuǎn)程檢測(cè)信號(hào)、雜質(zhì)信號(hào)參量進(jìn)行分別度量，再根據(jù)已知的非均勻采樣條件，確定各類(lèi)信號(hào)的實(shí)時(shí)儲(chǔ)備量[20]。具體的分離處理流程如圖6所示。

圖6 檢測(cè)盲源分離流程圖

假設(shè)c0代表故障檢測(cè)源節(jié)點(diǎn)的初始位置坐標(biāo)，cn代表故障檢測(cè)源節(jié)點(diǎn)的終止位置坐標(biāo)，n代表口岸車(chē)道閘機(jī)遠(yuǎn)程故障信號(hào)的檢測(cè)度量條件，聯(lián)立公式(3)，可將檢測(cè)盲源分離表達(dá)式定義為：

(4)

3.4 故障信號(hào)輸出信噪比

(5)

式中，θ表示故障信號(hào)參量與原始信號(hào)參量間的實(shí)值配比系數(shù)，q表示故障信號(hào)參量的檢測(cè)矢量數(shù)值，vmin代表最小的檢測(cè)指令定義項(xiàng)，vmax代表最大的檢測(cè)指令定義項(xiàng)。至此，完成各項(xiàng)理論系數(shù)值的計(jì)算與處理，在機(jī)器視覺(jué)理論的支持下，實(shí)現(xiàn)口岸車(chē)道閘機(jī)故障遠(yuǎn)程檢測(cè)。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證基于機(jī)器視覺(jué)的口岸車(chē)道閘機(jī)抬桿故障遠(yuǎn)程檢測(cè)方法的有效性，避免突發(fā)事件對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果真實(shí)性造成的影響。在實(shí)驗(yàn)開(kāi)始之前，應(yīng)通過(guò)人工篩查的方式，對(duì)口岸車(chē)道閘機(jī)設(shè)備的應(yīng)用能力進(jìn)行測(cè)試。在確?？诎盾?chē)道閘機(jī)設(shè)備的應(yīng)用能力可長(zhǎng)時(shí)間保持穩(wěn)定狀態(tài)后，取出原設(shè)備中的轉(zhuǎn)子元件，并將其置于如圖7所示的機(jī)械檢測(cè)平臺(tái)之中。

圖7 轉(zhuǎn)子結(jié)構(gòu)的故障能力檢測(cè)

將口岸車(chē)道閘機(jī)抬桿機(jī)械動(dòng)作故障檢測(cè)準(zhǔn)確率和IMF分量作為實(shí)驗(yàn)指標(biāo)?？诎盾?chē)道閘機(jī)抬桿機(jī)械動(dòng)作故障檢測(cè)準(zhǔn)確率指的是對(duì)口岸車(chē)道閘機(jī)抬桿機(jī)械動(dòng)作故障表達(dá)或描述的正確程度，能夠有效反映口岸車(chē)道閘機(jī)抬桿機(jī)械動(dòng)作故障檢測(cè)精度，故障檢測(cè)準(zhǔn)確率越高，表明故障檢測(cè)精度越高。其表達(dá)式為：

(6)

式中，Gg表示正確檢測(cè)機(jī)械動(dòng)作故障數(shù)量，Dd表示總的迭代次數(shù)。

設(shè)置迭代次數(shù)為300次，針對(duì)閘機(jī)未開(kāi)啟或關(guān)閉、未開(kāi)啟或關(guān)閉到位、閘機(jī)未抬、降桿等6種故障類(lèi)型，分別采用此次提出的基于機(jī)器視覺(jué)的檢測(cè)方法和當(dāng)前Hilbert譜圖特征的檢測(cè)方法，對(duì)口岸車(chē)道閘機(jī)抬桿機(jī)械動(dòng)作故障進(jìn)行檢測(cè)，對(duì)比不同方法的口岸車(chē)道閘機(jī)抬桿機(jī)械動(dòng)作故障檢測(cè)準(zhǔn)確率如圖8所示。

圖8 不同方法的口岸車(chē)道閘機(jī)抬桿機(jī)械動(dòng)作故障檢測(cè)準(zhǔn)確率

根據(jù)圖8可知，當(dāng)前Hilbert譜圖特征的檢測(cè)方法的閘機(jī)未關(guān)閉故障檢測(cè)準(zhǔn)確率較高，可達(dá)到82.4%，而基于機(jī)器視覺(jué)的檢測(cè)方法的閘機(jī)未抬桿故障檢測(cè)準(zhǔn)確率較高，可達(dá)到93.6%。針對(duì)6種口岸車(chē)道閘機(jī)抬桿機(jī)械動(dòng)作故障類(lèi)型，當(dāng)前Hilbert譜圖特征的檢測(cè)方法的平均口岸車(chē)道閘機(jī)抬桿機(jī)械動(dòng)作故障檢測(cè)準(zhǔn)確率為78.6%，而基于機(jī)器視覺(jué)的檢測(cè)方法的平均口岸車(chē)道閘機(jī)抬桿機(jī)械動(dòng)作故障檢測(cè)準(zhǔn)確率高達(dá)90.4%，能夠有效提高口岸車(chē)道閘機(jī)抬桿機(jī)械動(dòng)作故障檢測(cè)精度。

在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步驗(yàn)證基于機(jī)器視覺(jué)的檢測(cè)方法的檢測(cè)方法的故障運(yùn)轉(zhuǎn)行為幾率。IMF分量是一個(gè)關(guān)鍵的轉(zhuǎn)子故障行為表達(dá)系數(shù)，一般情況下，IMF分量的物理數(shù)值越大，轉(zhuǎn)子設(shè)備可能出現(xiàn)故障運(yùn)轉(zhuǎn)行為的幾率也就越低，此時(shí)轉(zhuǎn)子Ⅰ、轉(zhuǎn)子Ⅱ的轉(zhuǎn)動(dòng)角速度也相對(duì)較快。在故障信號(hào)輸出信噪比數(shù)值為J的前提下，可將平均角速度?(?為轉(zhuǎn)子Ⅰ角速度?1與轉(zhuǎn)子Ⅱ角速度?2的平均值)與IMF分量間的數(shù)值比例關(guān)系表示為：

IMF=τ·J?

(6)

式中，τ表示一個(gè)固定的等比數(shù)值參量，針對(duì)口岸車(chē)道閘機(jī)來(lái)說(shuō)，其實(shí)值水平始終大于自然數(shù)1。

分別設(shè)置低進(jìn)車(chē)量和高進(jìn)車(chē)量?jī)煞N情況，采用此次提出的基于機(jī)器視覺(jué)的檢測(cè)方法和當(dāng)前Hilbert譜圖特征的檢測(cè)方法，對(duì)口岸車(chē)道閘機(jī)抬桿機(jī)械動(dòng)作故障運(yùn)轉(zhuǎn)行為進(jìn)行檢測(cè)，得到應(yīng)用當(dāng)前Hilbert譜圖特征的檢測(cè)方法與基于機(jī)器視覺(jué)的檢測(cè)方法后，IMF分量值的實(shí)際變化情況如表1和表2所示。

表1 IMF分量值記錄(低進(jìn)車(chē)量)

表2 IMF分量值記錄(高進(jìn)車(chē)量)

分析表1可知，當(dāng)進(jìn)車(chē)數(shù)量處于10～15輛之間時(shí)，機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)組?1、?2的數(shù)值水平基本能夠保持相對(duì)穩(wěn)定的存在狀態(tài)，故而根據(jù)公式(6)所得的IMF分量數(shù)值也基本能夠維持較為穩(wěn)定的數(shù)值狀態(tài)；Hilbert譜圖特征檢測(cè)組?1、?2的數(shù)值變化形式基本與機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)組相同，但其實(shí)際數(shù)值水平相對(duì)較低，有公式(6)所得的IMF分量數(shù)值更是遠(yuǎn)低于實(shí)驗(yàn)組。

分析表2可知，當(dāng)進(jìn)車(chē)數(shù)量處于110～160輛之間時(shí)，機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)組?1、?2的數(shù)值水平已知保持不斷上升的數(shù)值變化狀態(tài)，且相鄰兩組數(shù)值結(jié)果之間的上升幅度也基本等于10轉(zhuǎn)/s，故根據(jù)公式(6)所得的IMF分量數(shù)值也保持不斷上升的數(shù)值變化狀態(tài)，每一次上升變化的具體幅度值也為10 τJ；Hilbert譜圖特征檢測(cè)組?1的數(shù)值變化形式與機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)組相同，而?2數(shù)值雖然也維持著不斷上升的變化趨勢(shì)，但其上升幅度值并無(wú)明顯規(guī)律，且在?2的平均數(shù)值出現(xiàn)了小于?1的情況，故IMF分量雖然能夠維持小幅上升狀態(tài)，但其變化趨勢(shì)卻并無(wú)明顯數(shù)值規(guī)律，平均數(shù)值水平更是遠(yuǎn)低于機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)組。

整合上述實(shí)驗(yàn)研究結(jié)果可知，基于機(jī)器視覺(jué)口岸車(chē)道閘機(jī)故障遠(yuǎn)程檢測(cè)方法的抬桿機(jī)械動(dòng)作故障檢測(cè)精度，且IMF分量指標(biāo)數(shù)值更大，其轉(zhuǎn)子設(shè)備在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，可能出現(xiàn)故障運(yùn)轉(zhuǎn)行為的幾率也就相對(duì)較低。在整個(gè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，無(wú)論進(jìn)車(chē)數(shù)量保持為低水平還是高水平狀態(tài)，轉(zhuǎn)子Ⅰ、轉(zhuǎn)子Ⅱ均保持相對(duì)較快的轉(zhuǎn)動(dòng)速度，這樣有效驗(yàn)證了上述實(shí)驗(yàn)結(jié)論。

5 結(jié)束語(yǔ)

在機(jī)器視覺(jué)理論的支持下，檢測(cè)主機(jī)可直接獲得口岸車(chē)道閘機(jī)的遠(yuǎn)程故障信號(hào)圖像，并可借助CCD傳感器與鏡頭設(shè)備，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像配比原則的初步完善。由于故障特征行為的多變性，非均勻采樣結(jié)果可輔助檢測(cè)盲源分離指令的順利進(jìn)行，不僅實(shí)現(xiàn)了對(duì)故障信號(hào)輸出信噪比數(shù)值的準(zhǔn)確計(jì)算，也使得有效信號(hào)、故障信號(hào)、噪聲信號(hào)等元素得到了較好分離，這在一定程度上抑制了口岸車(chē)道閘機(jī)故障信號(hào)混合傳輸行為的出現(xiàn)，提高了口岸車(chē)道閘機(jī)抬桿機(jī)械動(dòng)作故障檢測(cè)精度，為閘機(jī)設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行提供了保障。