一种门式斗轮机活动梁突降闭锁控制方法与流程

1.本发明涉及火电厂门式斗轮机技术领域，尤其涉及一种门式斗轮机活动梁突降闭锁控制方法。


背景技术：

2.活动梁是门式斗轮机设备中的重要组成部分，通过卷扬机、滑轮组和承重钢丝控制其升降，活动梁上搭载斗轮、皮带和卸料小车等实现堆取料功能。正常情况下，活动梁通过卷扬机等控制实现其升降动作，当升降系统发生故障会导致活动梁突降，目前的处理方式是通过斗轮机司机在现场通过人工观察的方式，当看到发现活动梁突降事故发生后及时触发急停保护按钮，闭锁卷扬机设备运行，防止事故扩大，这种防护方式对司机的技能水平和责任心的要求极高，一旦出现处理不及时等情况往往会导致门式斗轮机造成不可逆的设备损伤，造成设备长时间停机，严重威胁企业安全生产和经济效益。


技术实现要素：

3.根据上述提出的技术问题，而提供一种门式斗轮机活动梁突降闭锁控制方法。本发明采用的技术手段如下：
4.一种门式斗轮机活动梁突降闭锁控制方法，包括如下步骤：
5.在门式斗轮机顶部两侧的滑轮组上部署图像采集装置，在被监测的滑轮体上设置不同颜色的标识模块；
6.获取图像采集装置拍摄的原始图像，对原始图像预处理，将标识模块的rgb图像转换成二值化图像；
7.对二值化图像进行连通域标记，标定标识模块在图像中的位置；
8.利用周期性的插帧图像计算特征颜色区域的运动轨迹特征，基于连续两帧图像得出的两组坐标数据进行向量夹角的计算；
9.多组彩色标识模块中的任一组夹角超过预设值，则判定滑轮组超速运动，活动梁此刻正发生突降，此时，控制系统发送卷扬机闭锁指令，停止活动梁动作。
10.进一步地，标识模块包括红色模块和绿色模块，所述原始图像预处理包括如下步骤：
11.对生成的hsv图像逐行扫描，对在红色色域范围内的像素点规划为二值化的白色，对不在红色色域范围内的像素点规划为二值化的黑色，将新生成的二值化图像命名为img_1；对在绿色色域范围内的像素点规划为二值化的白色，对不在绿色色域范围内的像素点规划为二值化的黑色，将新生成的二值化图像命名为img_2；其中，在hsv色彩空间中的数值范围如下：
12.红色:h∈[0，10]∪[156，180]；s∈[43，255]；v∈[46，255]
[0013]
绿色：h∈[35，77]；s∈[43，255]；v∈[46，255]。
[0014]
进一步地，所述原始图像预处理还包括如下步骤：
[0015]
对img_1和img_2分别进行一次闭运算，从而填充色域二值化之后出现的孔洞，使得特征颜色区域能够出现稳定特定的连通域。
[0016]
进一步地，利用周期性的插帧图像计算特征颜色区域的运动轨迹特征具体包括如下步骤：
[0017]
判断标识模块的二值化图像中是否存在2个连通域，如果不存在则清空标识模块中心坐标第一组点位数值，如果存在则判断标识模块连通域的第一组中心坐标位是否为空；
[0018]
判断结果为标识模块连通域第一组中心点坐标如果为空，则将此刻的标识模块连通域中心点坐标赋值给第一组坐标数据，否则将两个中心点坐标赋值给第二组坐标数据；
[0019]
第一组坐标数据和第二组坐标数据均获得赋值的情况下，计算每组中心坐标的向量，对连续两帧图像得出的两组坐标数据构成的两个向量计算向量夹角。
[0020]
进一步地，多组彩色标识模块中的任一组夹角超过10
°
，则判断滑轮组超速运动。
[0021]
进一步地，所述摄像机采用全彩高清数字相机，在光线较暗的情况下会自动切换至夜视效果，滑轮组上还设有led照明设备，控制系统接收到摄像机传输的夜视状态信号时，控制led照明设备启动。
[0022]
门式斗轮机无人值守系统在行业内大量兴起，在依靠人工的方式对活动梁突降进行判断和处理已经不符合现场的实际需求。本发明设计了一套利用数字图像处理技术的活动梁突降闭锁控制方法，可以有效的检测到活动梁突降的发生，并通过控制网络联锁卷扬机等动力设备的停止信号，可以有效的防止事故扩大，降低企业经济损失。
附图说明
[0023]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0024]
图1为本发明整体流程图；
[0025]
图2为本发明活动梁滑轮组检测设备安装图；
[0026]
图3为本发明图像切割及hsv空间二值化示意图；
[0027]
图4为本发明实施例中特征区域运动轨迹识别算法流程图；
[0028]
图5为本发明实施例中红色填充物被支架所遮挡时的色域二值化处理结果。
具体实施方式
[0029]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0030]
如图2所示，为本发明所需要的硬件安装示意图，在门式斗轮机顶部两侧的滑轮组上部署图像采集装置，滑轮体设置在滑轮固定基础上，在被监测的滑轮体上设置不同颜色的标识模块；具体地，所述摄像机采用全彩高清数字相机，在光线较暗的情况下会自动切换
至夜视效果，滑轮组上还设有led照明设备，控制系统接收到摄像机传输的夜视状态信号时，控制led照明设备启动。通过补光可以使夜间光线不佳的情况下获得摄像头的全彩图像。图中圆形的工艺孔为吊装时使用的吊装孔，在本实施例中根据其尺寸制作了红色和绿色的填空模块放在孔内进行填充，同时为识别提供了颜色区域。红色填空模块和绿色填空模块的目的是无论那种颜色的填充物有遮挡都可以利用另外的颜色区域的运动轨迹特征进行判断。在其他可选的实施方式中，还可针对遮挡物遮挡面积的差异对颜色模板的数量进行适当的增减。
[0031]
如图1所示，本发明实施例公开了一种门式斗轮机活动梁突降闭锁控制方法，包括如下步骤：
[0032]
s01、利用摄像机的sdk接口获取现场拍摄图片。
[0033]
s02、如图3所示对检测兴趣区域进行切割，通过sdk获取的原图像尺寸为1920*1080，按图3所示切割为一个尺寸为710*780的兴趣区域。
[0034]
s03、图像切割后利用获取的兴趣区域图像默认为rgb图像，利用opencv库中的inrange函数将rgb图像转换成hsv格式图像，由于特征颜色的提取在hsv颜色空间能够有较好的表达所以进行该项操作。
[0035]
本实施例中采用的填充物颜色为红色和绿色，在hsv色彩空间中的数值范围如下：
[0036]
红色:h∈[0，10]∪[156，180]；s∈[43，255]；v∈[46，255]
[0037]
绿色：h∈[35，77]；s∈[43，255]；v∈[46，255]。
[0038]
如图3所示，对生成的hsv图像逐行扫描，对在红色色域范围内的像素点规划为二值化的白色(1)，对不在红色色域范围内的像素点规划为二值化的黑色(0)，将新生成的二值化图像命名为img_1；对在绿色色域范围内的像素点规划为二值化的白色(1)，对不在绿色色域范围内的像素点规划为二值化的黑色(0)，将新生成的二值化图像命名为img_2。
[0039]
对新生成的两个二值化图像分别进行一次闭运算，其算法过程为：闭运算是一个先腐蚀后膨胀的过程：先用适当的结构元素b，实施例中选用的7*7的矩阵型扫描图像a的每一个像素；用该结构元素与覆盖图像的值进行“或”运算；当值是0时，输出图像在对应位置上的像素为0，反之为1。得到的图像aa扩大了一圈.再用该结构元素扫描图像aa的每一个像素；用该结构元素与覆盖图像的值进行“与”运算；当值是1时，输出图像在对应位置上的像素为1，反之为0。得到的图像ab就是需要进行闭运算处理后的图像。实施例中使用闭运算的目的是填充色域二值化之后出现的小孔洞，使得特征颜色区域能够出现稳定特定的连通域。如图3右侧图像所示，为特征色提取后的二值化图像。
[0040]
s04利用4-邻域标记的方法分别对优化的二值化图像img_1、img_2进行连通域标记，获取红色特征二值化图像连通域，并将连通域面积小于60的剔除掉随后记录连通域中心点坐标a1和a2；同时获取绿色特征二值化图像连通域，并将连通域面积小于60的剔除掉同时记录中心点坐标b1和b2。
[0041]
s05、利用周期性的插帧图像(本实施例中插帧周期为2秒)计算特征颜色区域的运动轨迹特征，如图4所示为特征色区域运动轨迹识别算法流程图。
[0042]
具体包括如下步骤：
[0043]
s501、获取s04所述的两幅二值化图像(分别代表不同颜色的特征区域)。
[0044]
s502、判断红色特征的二值化图像中是否存在2个连通域，如果不存在，如图5所
示，则执行步骤s503，清空红色连通域中心坐标第一组点位数值，如果存在则执行步骤时s504，判断红色特征连通域的第一组中心坐标位是否为空。
[0045]
s504、判断结果为红色特征连通域第一组中心点坐标如果为空，则执行s505将此刻的红色连通域中心点坐标赋值给第一组坐标数据，否则执行s506将两个中心点坐标赋值给第二组坐标数据。
[0046]
s507、算法中的红色连通域中心坐标在第一组坐标数据和第二组坐标数据均获得赋值的情况下，计算每组中心坐标的向量如下公式1、2：
[0047][0048][0049]
其中红色连通域第一组中心坐标记录为a1(x1，y1)，a2(x2，y2)；第一组中心坐标记录为a3(x3，y3)，a4(x4，y4)。
[0050]
连续两帧图像得出的两组坐标数据构成的两个向量按照公式3进行向量夹角的计算：
[0051][0052]
s513、在夹角计算完毕后，将第二组红色连通域的中心坐标数据赋值给第一组，以便执行下一帧图像计算的时候继续计算下次运动位置的向量夹角。
[0053]
s508～s513的步骤是同时检索图像中绿色色域运动轨迹的特征，与红色的做法一致。
[0054]
s06、判断上述计算得出的红色连通域中心点向量和绿色连通域中心点向量连续两帧图像处理的计算结果与预设值进行比对，如果未超过预设值，则继续检测，如果超过阈值，即只要有一组夹角超过10
°
，系统则认为滑轮组超速运动，活动梁此刻正发生突降。
[0055]
s09、当算法检测到故障特征时，通过opc通讯的方式向plc控制系统发送卷扬机闭锁指令，停止活动梁动作，同时向上位机操作界面发送报警信息提醒运行人员确认。
[0056]
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。