本发明涉及一种基于表面纹理特征的钢丝绳轴向移动状态识别方法，适用于钢丝绳具有周期性运动特征时的轴向运动状态。
背景技术：
钢丝绳是工程中应用即为广泛的一种挠性构件，它具有强度高、自重轻、弹性好、工作平稳可靠、承受动载和过载能力强、高速工作条件下运行、卷绕无噪声等许多优点，在采矿、冶金、交通、建筑等国民经济各主要行业和部门得到广泛的应用，如矿井提升机、各类起重机、货运客运索道、电梯等大量使用钢丝绳。然而，钢丝绳作为一种工程承载构件，它在使用过程中必然与导轮发生滑移、钢丝绳在卷筒缠绕不规则等现象，它的轴向运动状态时刻关系到设备的精确定位和人身安全。
技术实现要素：
发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种基于表面纹理特征的钢丝绳轴向移动状态识别方法，方法实施简单、操作方便、适应性强，是一种突破了传统的钢丝绳运动状态识别的方法。
技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种基于表面纹理特征的钢丝绳轴向移动状态识别方法，钢丝绳张紧并通过导轮进行轴向移动，通过线阵相机对两个连续的导轮之间部分的钢丝绳进行固定采样频率的拍照，图像数据实时传输给处理器，通过处理器对图像数据中的钢丝绳进行特征提取和时频分析，得到钢丝绳的纹理特征；对比钢丝绳静态和动态时的纹理特征，得到钢丝绳的轴向运动状态。
具体的，所述处理器按照颜色和灰度对图像数据中的物体进行分割，并通过roberts算子、prewitt算子、sobel算子、laplacian算子中的一种或两种以上的融合对进行图像边缘分割，以获取钢丝绳的纹理特征。
具体的，对比钢丝绳静态和动态时的纹理特征，采用经典模态分解分析方法得到钢丝绳的轴向运动状态。
具体的，所述线阵相机正对两个连续导轮之间部分的钢丝绳，拍摄任一导轮位置起1/5lc～1/3lc位置处的钢丝绳，lc为两个连续导轮之间部分的的钢丝绳长度；经多次试验验证，所选位置处的钢丝绳运动状态更加规律。
有益效果：本发明提供的基于表面纹理特征的钢丝绳轴向移动状态识别方法，突破传统识别钢丝绳运动状态的认知，而采用图像识别技术进行识别，方法简单、操作方便、适应性强，同时避免了因钢丝绳过卷或者下放过多引发的定位不精确等事故，并实现了实时和非接触的监测。
附图说明
图1为实施本发明方法的系统安装示意图；
图2为本发明方法的实施流程图；
图中包括：1-导轮，2-线阵相机，3-钢丝绳，4-直尺，5-处理器。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作更进一步的说明。
如图1所示为一种基于表面纹理特征的钢丝绳轴向移动状态识别方法，钢丝绳3张紧并通过导轮1进行轴向移动，通过线阵相机2对两个连续导轮1之间部分的钢丝绳3进行固定采样频率的拍照，图像数据实时传输给处理器5，通过处理器5对图像数据中的钢丝绳3进行特征提取和时频分析，得到钢丝绳3的纹理特征。所述线阵相机2正对两个连续导轮1之间部分的钢丝绳3，拍摄任一导轮1位置起1/5lc～1/3lc位置处的钢丝绳3，lc为两个连续导轮1之间部分的的钢丝绳4长度。
所述处理器5按照颜色和灰度对图像数据中的物体进行分割，并通过roberts算子、prewitt算子、sobel算子、laplacian算子中的一种或两种以上的融合对进行图像边缘分割，以获取钢丝绳3的纹理特征；在进行边缘分割时，可以对比不同算法下边缘分割效果的优缺点，最终采用一种多算子融合的边缘检测算法，该算法具有一定的鲁棒性和广泛适用性。
对比钢丝绳3静态和动态时的纹理特征，静态的纹理特征作为实际钢丝绳的标定，动态的纹理特征采用经典模态分解分析方法得到钢丝绳3的轴向运动状态。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。