翟立偉

(寶山鋼鐵股份有限公司煉鐵廠,上海 200941)

1 概述

皮帶運(yùn)輸機(jī)是一種提供連續(xù)傳送物料的運(yùn)輸設(shè)備,具有連續(xù)平穩(wěn)、距離長(zhǎng)、省電、應(yīng)用場(chǎng)景廣等優(yōu)點(diǎn),在冶金、電廠、港口碼頭、礦山等眾多行業(yè)應(yīng)用,為企業(yè)節(jié)省了人工運(yùn)輸成本,提升了自動(dòng)化程度,帶來了巨大經(jīng)濟(jì)效益。

在冶金行業(yè)的生產(chǎn)過程中,原料運(yùn)輸一般都是通過皮帶運(yùn)輸機(jī)進(jìn)行傳送的,為了保證企業(yè)連續(xù)穩(wěn)定生產(chǎn),皮帶運(yùn)輸機(jī)正常安全運(yùn)行是必不可少的。皮帶運(yùn)輸機(jī)在輸送散狀物料時(shí),輸送皮帶在長(zhǎng)期使用過程中產(chǎn)生自然磨損,以及由于外力表面產(chǎn)生磨損,或是其他各種原因造成皮帶內(nèi)部或外部的損傷,對(duì)安全生產(chǎn)造成隱患[1-2]。其中,由于皮帶長(zhǎng)時(shí)間使用、重負(fù)載強(qiáng)拉力或皮帶接頭膠接工藝問題等[3],輸送皮帶的膠接頭部位特別容易劣化而產(chǎn)生缺陷,如圖1所示。這些缺陷如不及時(shí)處理,極易發(fā)生皮帶拉斷等嚴(yán)重的生產(chǎn)事故。

圖1 劣化缺陷皮帶Fig.1 Deteriorated defective belt

在實(shí)際工作中,這些皮帶膠接頭部位的內(nèi)部或外部早期缺陷往往可以通過皮帶表面表現(xiàn)出來,有經(jīng)驗(yàn)的現(xiàn)場(chǎng)操作員可通過皮帶表面狀況,判斷皮帶及膠接頭存在的缺陷程度,提前采取規(guī)避事故的措施。冶金行業(yè)采用的皮帶運(yùn)輸機(jī)一般都是長(zhǎng)距離,而且現(xiàn)場(chǎng)工況環(huán)境惡劣復(fù)雜,人工現(xiàn)場(chǎng)巡檢耗時(shí)久、效率低、風(fēng)險(xiǎn)性高。

考慮到圖像分析技術(shù)具有非接觸性、連續(xù)可重復(fù)性和成本低等優(yōu)點(diǎn)[4-5],適用于惡劣工業(yè)環(huán)境。因此,通過對(duì)以往皮帶膠接頭發(fā)生斷裂或皮帶長(zhǎng)時(shí)間使用磨損撕裂事故等進(jìn)行調(diào)查和機(jī)理研究,本文提出了一種基于圖像分析技術(shù)的皮帶運(yùn)輸機(jī)膠接頭檢測(cè)系統(tǒng),2019年1月已在寶鋼煉鐵廠投入使用。該檢測(cè)系統(tǒng)滿足現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)要求,運(yùn)行穩(wěn)定,檢測(cè)精度良好,取得了很好的使用效果。

2 系統(tǒng)構(gòu)成

如圖2所示,本設(shè)計(jì)提出的皮帶運(yùn)輸機(jī)膠接頭檢測(cè)系統(tǒng)主要由皮帶膠接頭檢測(cè)裝置、線陣相機(jī)、光源、圖像采集終端(下位機(jī))和圖像分析服務(wù)器(上位機(jī))等組成。系統(tǒng)在現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)采集皮帶膠接頭的表面圖像可遠(yuǎn)程傳輸?shù)缴衔粓D像服務(wù)器進(jìn)行存儲(chǔ)、顯示、分析及處理等。

圖2 檢測(cè)系統(tǒng)組成示意圖Fig.2 Composition of detection system

皮帶膠接頭檢測(cè)裝置是本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ),主要負(fù)責(zé)皮帶膠接頭到達(dá)采集范圍時(shí),提供給線陣相機(jī)一個(gè)同步采集信號(hào)。本系統(tǒng)采集裝置安裝在皮帶尾輪的斜上方,通過預(yù)先在膠接頭附近端面埋設(shè)一個(gè)皮帶運(yùn)行位置標(biāo)簽,基于磁鋼材料,使其周圍產(chǎn)生一個(gè)固定的磁場(chǎng),并在返程皮帶靠近尾輪附近位置,選用霍爾元器件作為檢測(cè)器件,加載一個(gè)恒定電流。當(dāng)皮帶運(yùn)轉(zhuǎn)且磁鋼運(yùn)動(dòng)到附近霍爾元器件時(shí),電流與磁場(chǎng)垂直方向產(chǎn)生電位差,此時(shí)電路立即發(fā)出一個(gè)脈沖信號(hào),驅(qū)動(dòng)攝像機(jī)開始采集膠接頭圖像,從而保證每一幅圖像與皮帶具體物理位置一一對(duì)應(yīng)。

獲取高質(zhì)量穩(wěn)定的膠接頭圖像是本系統(tǒng)進(jìn)行圖像分析識(shí)別的前提和核心。工業(yè)相機(jī)一般可分為面陣和線陣相機(jī)兩種。面陣相機(jī)獲取的像素是按照成面分布的,一般用于靜態(tài)目標(biāo)的獲??；線陣相機(jī)的感光模塊具有一行像素,具有更高的光譜響應(yīng),適用于高速運(yùn)動(dòng)的動(dòng)態(tài)物體。本系統(tǒng)關(guān)注的對(duì)象是高速運(yùn)行的皮帶,為保證膠接頭圖像精度和采集頻率,選用線陣相機(jī)為采集單元,基于CMOS線掃描技術(shù),具有4K單芯片線像素陣列,線速高達(dá)80 kHz,因此采樣精度和響應(yīng)速度符合現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)輸皮帶機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)速度。本系統(tǒng)采用可調(diào)節(jié)采像位置的固定架,安裝在皮帶運(yùn)輸機(jī)的尾部滾筒的后部上方,使線陣攝像機(jī)的焦點(diǎn)對(duì)準(zhǔn)包裹在尾部滾筒上的運(yùn)輸皮帶的表面。

光源照明組件是光學(xué)成像的關(guān)鍵。為了提供照明均勻且強(qiáng)度適當(dāng)?shù)某上駞^(qū)域,選用多組具備光學(xué)透鏡模組的LED光源組合,且光源長(zhǎng)度覆蓋線陣相機(jī)的整個(gè)掃描寬度,光照射角度可調(diào)節(jié)。本系統(tǒng)將光源照明組件固定在可調(diào)節(jié)光點(diǎn)位置的固定架,并安裝在皮帶運(yùn)輸機(jī)的尾部滾筒的上方,現(xiàn)場(chǎng)可根據(jù)實(shí)際情況調(diào)節(jié)固定架上的光源部件,保證光源聚焦的位置與線陣相機(jī)采像位置相一致,即對(duì)準(zhǔn)包裹在尾部滾筒上運(yùn)輸皮帶表面。通過前期調(diào)試,光源強(qiáng)度匯聚在同一條水平線上,可以覆蓋線陣相機(jī)采集區(qū)域,從而符合膠接頭圖像的清晰度要求。

下位機(jī)端主要負(fù)責(zé)完成膠接頭圖像采集、預(yù)覽保存、參數(shù)設(shè)置及圖像上傳等功能。根據(jù)用戶設(shè)置相關(guān)參數(shù),等待皮帶膠接頭檢測(cè)裝置的檢測(cè)信號(hào),當(dāng)信號(hào)到達(dá)以后,通過千兆網(wǎng)絡(luò)從高速線陣相機(jī)獲取實(shí)時(shí)膠接頭圖像,進(jìn)行保存和預(yù)覽,并通過光纖網(wǎng)絡(luò)上傳至上位機(jī)端。

上位機(jī)端支持現(xiàn)場(chǎng)用戶對(duì)多條運(yùn)輸機(jī)膠接頭圖像管理功能。對(duì)下位機(jī)端獲取的膠接頭圖像,通過實(shí)時(shí)圖像處理及分析等檢測(cè)過程,完成膠接頭區(qū)域定位及缺陷檢測(cè),并提供缺陷圖像查詢、自動(dòng)報(bào)警等功能。

3 分析過程

皮帶運(yùn)輸機(jī)膠接頭檢測(cè)系統(tǒng)的核心,就是對(duì)于現(xiàn)場(chǎng)高速采集的膠接頭圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析,并給出檢測(cè)結(jié)果。本系統(tǒng)設(shè)計(jì)的檢測(cè)分析過程主要包括:膠接頭圖像增強(qiáng)處理、膠接頭區(qū)域分割、膠接頭缺陷分析判斷等。

3.1 膠接頭圖像增強(qiáng)處理

皮帶運(yùn)輸機(jī)膠接頭圖像的采集處理過程中,尤其是在惡劣的工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境會(huì)導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降,例如噪聲干擾、光照不均勻等,從而影響圖像分析的效果。

待檢測(cè)目標(biāo)對(duì)象是膠接頭皮帶表面區(qū)域,而皮帶表面圖像中的膠接頭區(qū)域與背景區(qū)域的灰度情況相近,對(duì)比度并不高。因此在所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)中引入圖像直方圖均衡化技術(shù),通過對(duì)膠接頭圖像的灰度映射變化,增強(qiáng)像素?cái)?shù)多的灰度級(jí)別,同時(shí)降低像素?cái)?shù)少的灰度級(jí)別,從而提高膠接頭區(qū)域附近的圖像對(duì)比度,提升了膠接頭區(qū)域的可見檢測(cè)性,為后續(xù)區(qū)域分割打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

3.2 膠接頭區(qū)域分割

膠接頭區(qū)域分割是將膠接頭部分從背景中提取出來,更突出圖像特征。一般的圖像分割方法需預(yù)先設(shè)置閾值,對(duì)目標(biāo)區(qū)域與背景區(qū)域進(jìn)行區(qū)分,適用于兩者之間有明顯差異的場(chǎng)景。由于寶鋼現(xiàn)場(chǎng)光照條件復(fù)雜,以及所設(shè)計(jì)系統(tǒng)的應(yīng)用場(chǎng)景的需求,閾值分割的方法并不適用。

通過對(duì)歷史膠接頭區(qū)域圖像特性的分析,本系統(tǒng)引入了非線性尺度空間理論[6],完成膠接頭區(qū)域邊緣特征點(diǎn)檢測(cè)。非線性尺度空間相比傳統(tǒng)線性尺度空間,在提取特征階段,降低現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境噪聲的同時(shí),更好地保持了目標(biāo)關(guān)鍵細(xì)節(jié),從而保證了準(zhǔn)確性。

非線性尺度空間的構(gòu)造過程,主要基于各向異性的擴(kuò)散方程模型。該模型在處理圖像內(nèi)部光滑區(qū)域時(shí),接近于傳統(tǒng)的線性擴(kuò)散方程；而在處理圖像內(nèi)部各區(qū)域邊界時(shí),不產(chǎn)生相關(guān)擴(kuò)散,可有效保留邊緣細(xì)節(jié)信息。

基于非線性擴(kuò)散濾波器來構(gòu)造連續(xù)層次的尺度空間,并在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)進(jìn)行非尺度分解。非線性擴(kuò)散濾波器視為圖像亮度在不同尺度參數(shù)下的變化,并被定義為某種形式的流動(dòng)函數(shù)的散度,通過非線性偏微分方程來描述。同時(shí),在異向擴(kuò)散過程中,引入電導(dǎo)率函數(shù),模擬圖像尺度變化過程中的平滑處理,將圖像限制在目標(biāo)區(qū)域內(nèi),且不能跨區(qū)域,從而減少向邊緣位置擴(kuò)散,在進(jìn)行多尺度分解的過程中更好地保留原邊界細(xì)節(jié)信息。

在關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)過程中,首先,對(duì)于圖像中的每個(gè)像素點(diǎn),與同一尺度內(nèi)的相鄰各點(diǎn)以及上下鄰近尺度空間內(nèi)的相鄰點(diǎn)進(jìn)行比較,并獲取關(guān)鍵點(diǎn),對(duì)應(yīng)于局部極值點(diǎn)(極大值或極小值)；然后,通過計(jì)算不同尺度歸一化后的Hessian局部極大值點(diǎn),來提取特征點(diǎn)；最后,利用特征點(diǎn)局部圖像結(jié)構(gòu)特性來計(jì)算其主方向,從而保證圖像旋轉(zhuǎn)不變性。

對(duì)上述獲取的特征點(diǎn),采用主成分分析法進(jìn)行特征降維,利用隨機(jī)抽樣一致算法將異常點(diǎn)剔除,最后匹配分析獲取膠接頭區(qū)域。

3.3 膠接頭缺陷分析判斷

系統(tǒng)通過分析獲取的膠接頭區(qū)域圖像中的區(qū)域面積(區(qū)域所占像素總數(shù))、區(qū)域?qū)捀弑?圍繞區(qū)域外圍的最小外接矩形的寬度和高度比值)、區(qū)域周長(zhǎng)(圍繞區(qū)域外圍的邊界像素總數(shù))以及區(qū)域直方度特性等特征,采用支持向量機(jī)模型[7]進(jìn)行缺陷判別。

如圖3所示,紅色標(biāo)識(shí)的是分割提取到的膠接頭區(qū)域,藍(lán)色標(biāo)識(shí)的是通過分析模型檢測(cè)出的缺陷區(qū)域,該缺陷區(qū)域反映了膠接頭磨損及開裂現(xiàn)象。

圖3 檢測(cè)結(jié)果圖Fig.3 Detection result graph

4 應(yīng)用效果

本文闡述的基于圖像分析的運(yùn)輸機(jī)皮帶膠接頭系統(tǒng),目前已應(yīng)用于寶鋼煉鐵廠三燒結(jié)區(qū)域的SP302、SP301及SP401等6條運(yùn)輸皮帶機(jī)。

以運(yùn)輸皮帶機(jī)SP302為例,如圖4所示,下位機(jī)端的工控機(jī)電腦、線陣相機(jī)和光源照明組件安裝于皮帶運(yùn)輸機(jī)的尾部滾筒的后部上方；在膠接頭附近一側(cè)的皮帶中嵌入皮帶運(yùn)行位置標(biāo)簽,并將位置檢測(cè)傳感器固定安裝在運(yùn)輸皮帶機(jī)架上。

圖4 實(shí)施現(xiàn)場(chǎng)效果Fig.4 Effect of implementation site

圖像分析檢測(cè)系統(tǒng)服務(wù)器(上位機(jī))設(shè)置在燒結(jié)中控室中,通過光纖連接現(xiàn)場(chǎng)的下位機(jī)端,系統(tǒng)軟件和檢測(cè)效果見圖5。

圖5 系統(tǒng)軟件圖 Fig.5 System software diagram

通過12個(gè)月的現(xiàn)場(chǎng)使用,本系統(tǒng)的準(zhǔn)確率為94.2%,召回率為97.6%,獲得了較好的應(yīng)用效果。

5 結(jié)語

本文闡述了一種基于圖像分析技術(shù)的皮帶運(yùn)輸機(jī)膠接頭檢測(cè)系統(tǒng),詳細(xì)介紹了其工作原理和系統(tǒng)構(gòu)成,其分析過程包含了膠接頭圖像增強(qiáng)處理、膠接頭區(qū)域分割和膠接頭缺陷分析判斷等步驟。該系統(tǒng)已實(shí)際應(yīng)用于寶鋼煉鐵廠三燒結(jié)區(qū)域,并實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)6條皮帶運(yùn)輸機(jī)的運(yùn)行狀況,檢測(cè)精度高,具有較好的應(yīng)用價(jià)值。該系統(tǒng)為及時(shí)發(fā)現(xiàn)運(yùn)輸皮帶表面缺陷提供了有效保障,實(shí)時(shí)預(yù)警并提醒現(xiàn)場(chǎng)人員處理,有效防止了由于皮帶膠接頭缺陷而引起的重大事故。