基于機器視覺的電梯曳引輪滑動檢測方法研究

李雨風，唐力方，李發(fā)潛

（廣西壯族自治區(qū)特種設備檢驗研究院，廣西 南寧 530299）

0 引言

隨著經濟的持續(xù)繁榮，高層建筑如雨后春筍般涌現(xiàn)，電梯也因此成為現(xiàn)代建筑中的關鍵組成部分。在這一領域中，曳引電梯憑借其卓越的性能和廣泛的適用性，已成為使用最為普遍的電梯類型之一[1]。曳引電梯的運行依賴于曳引輪作為其動力源，這種動力傳遞是通過曳引輪與鋼絲繩間產生的摩擦力來實現(xiàn)的，從而使電梯廂能夠順暢地上下移動。然而，隨著電梯使用時間的不斷增長，曳引輪和鋼絲繩都會不可避免地出現(xiàn)一定程度的磨損現(xiàn)象。這種異?；瑒訒绊戨娞莸陌踩?，造成電梯事故[2]。然而，現(xiàn)行國家標準和安全技術規(guī)范中并未具體闡述一種明確的滑動定量檢測手段或失效的判定準則，因此對電梯曳引輪滑移進行定量評價成為電梯安全研究的熱點問題。

馮子朔等[3]從鋼絲繩與曳引輪槽的匹配、輪槽磨損、曳引輪與鋼絲繩夾角三個角度確定牽引變化的原因；在設計值符合國家標準的情況下，因安裝、操作、維護不當而增加牽引系數(shù)，并提出相關改進建議?；诖耍疚奶岢龌跈C器視覺的電梯曳引輪打滑檢測非接觸式測量方法。在曳引輪邊緣和鋼絲繩上同一位置做一個白線標記，當電梯往返一圈后發(fā)生曳引輪打滑時，兩個白線標記不匹配。然后，通過圖像處理算法對原始圖像的位錯信息進行處理，得到電梯曳引輪的滑動，且通過系統(tǒng)測試研究滑點圖像檢測方法的誤差。

1 曳引輪滑動檢測檢測方案

1.1 滑移檢測方法

曳引輪與鋼絲繩之間的位移發(fā)生在電梯往返運行過程中，基于機器視覺的電梯曳引輪滑移檢測方法是通過標記獲得曳引輪與鋼絲繩在圓周方向上的位錯圖像，利用圖像非線性幾何變換和質心可以得到曳引輪與鋼絲繩之間的滑移方法。（1）在曳引輪邊沿與鋼絲繩相對應的地方分別施以白色標記[4-5]。（2）為了獲取滑點的圖像，采用了圖像處理算法，可以精確地計算出兩個白色標記在圓周方向△y上的相對偏移距離。如果計算出的△值小于預先設定的最小偏移距離ε，那么可以認為這個標記是滿足要求的；反之，如果△值大于或等于ε，那么這個標記就不符合標準要求，需要重新進行標記[6]。（3）在電梯的往返運行過程中，如果出現(xiàn)打滑現(xiàn)象，那么曳引輪邊沿和鋼絲繩上的白色標記就會發(fā)生錯位。這時會使用位于曳引輪正上方的CCD 相機來收集這些標記的原始圖像。

1.2 實驗方案

攝像機通過鋁型材支架直接放置在電梯曳引輪上方，調節(jié)攝像機的中心線，使其與曳引輪的中心軸線重合。需要攝像機收集在電梯往返后在曳引輪和鋼絲繩上的白色標記之間檢測到的打滑圖像[7]。利用圖像算法分析曳引輪的打滑情況。

實驗硬件平臺包括CCD 相機、鏡頭、白光LED光源、連接工業(yè)相機的30 mm 范圍移動平臺，以及電梯測試室，包括曳引輪、鋼絲繩等配件。實驗測試軟件是在LabView8.5 中開發(fā)的，并結合Excel 軟件進行數(shù)據分析。

2 滑移檢測算法

2.1 圖像的非線性幾何變換

為了降低圖像的冗余度，首先從原始圖像中選定ROI（感興趣區(qū)域）來獲取ROI 圖像，這樣做能夠有效減少算法的計算負擔，從而提高處理速度。在選定ROI 的過程中，X軸方向上的范圍應確保完整涵蓋鋼絲繩和曳引輪的邊緣部分；而在Y軸方向上，選擇應基于攝像機的主光軸作為對稱中心，以確保圖像的均衡性和準確性，并包括兩個白色標記[8]。

圖像坐標系的原點由原先的圖像左上角遷移至圖像的中心點，從而定義了新的ROI（感興趣區(qū)域）圖像坐標系。利用公式（1），將坐標系的原點移至點，Hc代表的是ROI（感興趣區(qū)域）圖像在X軸方向上的長度，Lc為Y軸方向的長度。（xa，ya）是ROI 圖像中的坐標，（xb，yb）是是平移后的坐標。

當圖像的坐標系統(tǒng)被調整至中心位置時，圖像轉換成為必要的步驟。圖1 為非線性幾何變換的基本原理。圖中圓形代表曳引輪的正視投影，參照位置M為攝像機的主光軸所處的直線和ROI圖像Y軸之間的交叉。對象圖象JK、M在一個平面上，并與照相機透鏡平行。通過攝像機的投射，將實際圖象的圓弧HI轉化成原圖象FG。C點為原圖上任一點，點D為原圖的對應點，點E為原圖的對應點。

圖1 非線性幾何變換示意圖

線段EM的計算方法如式（2）所示，然后通過式（3）對整個ROI 圖像進行變換。則可以得到目標圖像的坐標（xc，yc）。

式中，R為曳引輪的半徑。

（xb，yb）為平移后的像素坐標，（xc，yc）為目標圖像中的像素坐標。y0是圖像非線性幾何變換反變換后ROI 圖像中像素點對應的y坐標，y1和y2是與y0相鄰整數(shù)部分的坐標，因此利用f（y0）填充灰度值。則利用式（4）和（5）可用來計算f（y0）。

式（4）可以簡化為：

在經過線性插值法對灰度進行填充后，采用滑移檢測的圖像處理算法來對目標圖像進行處理，需要通過式（6）將目標圖像的坐標系原點調整到左上角的位置，用Hc和Lc來分別代表目標圖像在X軸和Y軸上的長度。

2.2 滑動檢測的圖像處理算法

在對圖像進行非線性幾何變換后，ROI 圖像已轉化為等距離圖像，其像素等效值也是一個固定值。兩個標記之間的像素級距離可以通過圖像處理算法獲得。

由于環(huán)境和硬件因素的影響，采集到的圖像含有高斯噪聲。因此，利用非線性平滑濾波器中的中值濾波器去除噪聲，可以很好地保留圖像的細節(jié)信息。在測試中，白色被用作標記的顏色，主要因為白色和黑色之間有明顯的對比。因此，標記與背景之間的灰度值差異很大，可以使用固定閾值法對圖像進行二值化處理。二值化圖像如圖2（a）所示。

圖2 處理后的圖像

由于鋼絲繩由絞合股組成，二值化后鋼絲繩的亮部也會被處理成白色，但由于技術原因，區(qū)域較小，且相互之間不相連，兩個白色標記的邊緣毛刺較多。因此，本文選擇形態(tài)學操作中的開放式方式來解決上述問題。采用5 × 10 結構元素的矩形結構來去除毛刺并隔離點。形態(tài)學操作后的圖像如圖2（b）所示。如圖2（c）所示，面積最大的兩個連接區(qū)域為標記區(qū)域。然后提取面積最大的兩個連接區(qū)域，記為兩個標記區(qū)域。

3 測試結果分析

3.1 現(xiàn)場測試

為了驗證基于機器視覺的電梯曳引輪打滑檢測方法的可行性和檢測算法的性能，在搭建的實驗平臺上進行了電梯曳引輪打滑現(xiàn)場測試。測試選擇的電梯參數(shù)如下：額定速度為95.5 r/min，曳引輪半徑R為400 mm，吊籠重量為373 kg，最大運行高度為2400 mm。測試過程中，電梯空載運行一個來回作為一組測試實驗記錄，連續(xù)不間斷地進行九組實驗。每組實驗收集三幅原始圖像，共27 幅圖像。對于每張原始圖像，采用本文的檢測方法得出滑移量。實驗中，當像素當量k=0.86 mm，標記的初始偏差距離△y=1.2 mm 時，每組實驗的滑移量由每組實驗的三個檢測結果的平均值得出。實驗測試結果見表1，實驗數(shù)據由Excel 軟件處理。

表1 測試結果

實驗過程中，在電梯技術人員的配合下，通過對電梯控制柜的數(shù)據采集，獲得了曳引輪驅動電動機的轉角信息；將電動機參數(shù)與曳引輪半徑相結合，得到了曳引輪的實際位移。因為升降機在經過一次回轉之后，已經恢復到了原來的位置，所以鋼索的移動位移是0，所以，在這個時候，曳引機的移動量就是滑動。電梯控制柜獲得的滑移精度可達0.1 mm。但是，如果從電梯控制柜中獲取曳引輪的滑移量，可能會造成電梯運行不安全的風險，不適合電梯維護人員現(xiàn)場檢測。本文采用該方法獲得了電梯滑移的真實值，為測試誤差分析提供了基礎。從表1 可看出，電梯每次往返產生的真實滑移量是不同的，平均值為33.06 mm，最大試驗誤差為8.8%，最小試驗誤差為0.1%。九組實驗檢測到的平均滑移值為33.8 mm。與實際滑移值相比，絕對誤差約為0.74 mm，小于1 mm，相對誤差為2%。

3.2 誤差分析

設定測試次數(shù)重復n=9 次。采用格拉布斯標準來區(qū)分誤差。由表1 可知，9 次測量的平均值為xˉ=33.8 mm。由公式（7）得出標準偏差S=1.1 mm。根據公式（8），可以得到每個觀測值的殘差值。殘差值的最大絕對值為1.8 mm，相應的觀測值x=35.6 mm 即為可疑值xd。

取t分布公式中的p=99%=0.99，即α=1 -0.99=0.01，n=9，由t分布表可得G（0.01，9）=2.32，因為1.64 ＜2.32。因此，xd=35.6 mm 并非異常點，可以得出九組實驗結果不存在嚴重誤差。

4 結論

機器視覺技術檢測電梯曳引輪打滑的新方法，是一種完全獨立于電梯系統(tǒng)的非接觸式測量。在曳引輪的邊緣和鋼絲繩的相同位置做了一個白色標記，原始圖像由CCD 相機獲取。對圖像進行非線性幾何變換后，對圖像進行預處理。主要結論：電梯每次往返產生的真實滑移量是不同的，平均值為33.06 mm，最大試驗誤差為8.8%，最小試驗誤差為0.1%。九組實驗檢測到的平均滑移值為33.8 mm .與實際滑移值相比，絕對誤差約為0.74 mm。