本发明涉及矿场安全智能领域,尤其涉及一种基于视觉算法的水位检测方法。
背景技术:
随着矿场生产的发展,矿场生产越来越应该考虑智能方向,为了测量矿场水池内水位,需要利用水位计,而目前的水位计大多都是接触型,容易造成污染,也容易受到腐蚀,损坏甚至连电漏电出现安全事故,所以需要一种智能监控方法来不接触式的自动监控。
技术实现要素:
本发明的目的在于提供一种基于视觉算法的水位检测方法,从而解决矿场水池水位的自动监控的问题。
为了实现上述目的,本发明采用的技术方案如下:一种基于视觉算法的水位检测方法,包括:软件部分:图像数据采集部分,图像处理算法,数据计算部分,信息输出部分;硬件部分:摄像头,工控机;摄像头实时将图像数据发送给工控机,其特征在于,工控机处理图像数据,利用图像处理算法解析,利用颜色空间,通过调参找到图像里面的液体部分,继续用图像计算得到抽象出的水位模型,通过计算得到水位百分比,根据水位信息决定动作。
本发明还具有如下技术特征:摄像头实时将图像发送给或者工控机;工控机处理图像数据,将收到的图像数据滤波处理,再进行颜色空间转换,得到图像的颜色空间数据;对于颜色空间数据进行过滤,利用大津算法通过色相,亮度,饱和度进行自适应计算,得到符合要求的数据的二值图,基于得到的二值图,利用图像处理算法解析,对像做平滑处理,用得到的图像数据做二值图转换;通过调参,找到合适的参数,使得输出的二值图为水位的抽象模型;通过二值图计算水位;根据水位执行报警。
本发明的有益效果是:本发明利用视觉算法,通过摄像头采集水池图像数据,工控机处理图像数据,利用图像处理算法解析,利用颜色空间,通过调参找到图像里面的液体部分,继续用图像计算得到抽象出的水位模型,通过计算得到水位百分比,根据水位执行报警,解决了矿场水池水位的自动监控的问题,增加了矿场生产安全,又节省了人力。
附图说明
图1为本发明的一种基于视觉算法的水位检测方法流程框图。
具体实施方式
下面根据附图举例对本发明做进一步的说明:
实施例1
如图1所示,一种基于视觉算法的水位检测方法,包括:软件部分:图像数据采集部分,图像处理算法,数据计算部分,信息输出部分;硬件部分:摄像头,工控机。
其中,摄像头实时将图像数据发送给工控机,工控机处理图像数据,利用图像处理算法解析,利用颜色空间,通过调参找到图像里面的液体部分,继续用图像计算得到抽象出的水位模型,通过计算得到水位百分比,根据水位执行报警。
本检测方法,能够通过摄像头对水池内情况自动监控,能够水位情况进行报警,从而不需要人员监控巡视,从而增加了生产安全,也能节省人力。包括以下步骤:
s1,摄像头实时将图像发送给或者工控机;
s2,工控机处理图像数据,将收到的图像数据滤波处理,再进行颜色空间转换,得到图像的颜色空间数据;
s3,对于颜色空间数据进行过滤,利用大津算法通过色相,亮度,饱和度进行自适应计算,得到符合要求的数据的二值图,基于得到的二值图,利用图像处理算法解析,对像做平滑处理,用得到的图像数据做二值图转换;
s4,通过调参,找到合适的参数,使得输出的二值图为水位的抽象模型;
s5,通过二值图计算水位;
s6,根据水位信息决定动作,比如警报等。
本检测方法,能够通过摄像头对水池内情况自动监控,能够水位情况进行报警,从而不需要人员监控巡视,从而增加了生产安全,也能节省人力。
1.一种基于视觉算法的水位检测方法,包括:软件部分:图像数据采集部分,图像处理算法,数据计算部分,信息输出部分;硬件部分:摄像头,工控机;摄像头实时将图像数据发送给工控机,其特征在于,工控机处理图像数据,利用图像处理算法解析,利用颜色空间,通过调参找到图像里面的液体部分,继续用图像计算得到抽象出的水位模型,通过计算得到水位百分比,根据水位信息决定动作。
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉算法的水位检测方法,其特征在于,摄像头实时将图像发送给或者工控机;工控机处理图像数据,将收到的图像数据滤波处理,再进行颜色空间转换,得到图像的颜色空间数据;对于颜色空间数据进行过滤,利用大津算法通过色相,亮度,饱和度进行自适应计算,得到符合要求的数据的二值图,基于得到的二值图,利用图像处理算法解析,对像做平滑处理,用得到的图像数据做二值图转换;通过调参,找到合适的参数,使得输出的二值图为水位的抽象模型;通过二值图计算水位;根据水位执行报警。