[发明专利]一种冷凝器清洗机器人中的视觉精确定位方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理以及自动化技术领域，涉及一种冷凝器清洗机器人中的视觉精确定位方法。

背景技术

目前，在工业领域中应用的冷凝器一般采用水冷和风冷等方式，其中大多采用水冷，而冷却用水都是直接取自江、河、湖、海等自然水源，水源不洁净，同时由于热交换时发生化学反应等原因，必定会在冷凝器的管道上出现结垢的问题。污垢的存在会引发一系列危害：1、急剧降低了冷凝器的传热系数，导致冷凝器真空度降低，汽轮机组的出力随之降低，从而降低了汽轮发电机的效率；2、增加了冷却循环水系统的水流阻力，导致循环水泵的能耗增加；3、导致铜管堵塞，严重影响设备运行；4、冷凝器管腐蚀穿孔，容易引发事故。冷凝器是火力、原子能发电厂最重要的冷却器，其交换性能的优劣直接影响发电厂的热效率。冷凝器和热交换器热量的传导的主要限制瓶颈在管道的水侧，因此，清洗管道的水侧可以大大提高电站的效率。通常的清洗方法多采用胶球清洗或人工清洗污垢，胶球清洗收球率低，人工清洗则劳动强度大且须局部停用冷凝器，影响机组负荷。所以目前很多科研机关和公司都在研究水下智能清洗机器人实现对冷凝管的在线清洗。

冷凝管一般以正方形直列、正方形错列、正三角形错列等几种分布方式嵌于管板上，管口直径只有10—35×0.75—3mm。目前的冷凝器智能清洗设备(如冷凝器清洗机器人)大多采用高压水射流清洗技术，这就要求清洗设备的高压水喷枪必须对准冷凝管管口才可以启动射流清洗。现在人们对于冷凝管管口的定位主要利用传统的直接坐标输入法来进行定位，也就是假设管板上的每个冷凝管的位置坐标都已知，然后将喷枪按照已经输入的坐标信息移动到该坐标点儿实现管口的对准，然而实际输入与期望值之间是具有偏差的，加上每次定位过程反馈信息的缺乏和机械运动的误差都会导致定位精确度不高，随着误差的累积严重影响清洗效果。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种冷凝器清洗机器人中的视觉精确定位方法，从而对冷凝管管口实现自动精确定位。

本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案是：

一种冷凝器清洗机器人中的视觉精确定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)获取冷凝管管口图像，并将像平面坐标系中的各像点坐标转换为像素坐标系下的坐标；

2)对冷凝管管口图像进行畸变校正，包括以下步骤：

(a)通过直线样本图标定冷凝管图像光学中心的坐标；

(b)通过样本圆分析冷凝管图像的畸变参数；

(c)(a)通过直线样本图标定冷凝管图像光学中心的坐标；

(b)通过样本圆分析冷凝管图像的畸变参数；

(c)通过畸变参数，加上已知的理想像高H，就可得出相应的畸变值。从而可得到实际像点坐标，将计算得到的实际像点坐标与所拍图像上的像点坐标比较，找出相对应的像点值，将其更改为理想像点值。依此方法给所拍图像上每一像点坐标赋值，完成图像恢复；

3)冷凝管管口图像预处理：利用指数低通滤波器和同态滤波器清除白噪声和水粒子散射噪声；采用基于边缘检测的阀值分割法得到管口图像边缘的同时去除边界上不完整的管口，再对管口图像进行腐蚀处理；

4)获取冷凝管管口的圆心坐标以及半径值。

所述的步骤1)中的“将像平面坐标系中的各像点坐标转换为像素坐标系下的坐标”的转换公式为：Xu’＝Cx+Xu/dx，Yu’＝Cy+Yu/dy，其中(Xu’，Yu’)是理想像点在像素坐标系(O1’X’Y’)中的坐标，(Xu，Yu)是某一物点成像在像平面坐标系(O1XY)中的坐标；(Cx，Cy)为像平面坐标原点O1在像素坐标系(O1’X’Y’)中的坐标；dx和dy分别为相邻像素在水平方向和垂直方向上的间距。

所述步骤2)中的(a)步骤为：在屏幕上做等间距的平行直线作为样本图；在水平、垂直方向各取50～200组数据，分别计算坐标，通过设定一阈值得到离光学中心最近或穿过光学中心的直线，求两条直线的交点即为光心O1(Cx，Cy)；

所述(b)步骤为：首先在屏幕画一组同心圆，同心圆半径为R＝a，2a，3a，…，na；i＝1，2，…，n；a是最小圆的半径，作为畸变参数分析的样本圆；调整样本图面与光轴垂直，拍摄时使样本圆圆心成像在像平面光心处，调整样本圆中心到人瞳的距离，使得在测量误差内有r2＝2r1，则样本圆2、3、…、n的无畸变像圆半径分别为2r1、3r1、…、nr1，有

rn＝nr1+k1(nr1)³+k2(nr1)⁵