[发明专利]管带机的管状带正反包异常监测方法、装置及存储介质

说明书

本申请公开了管带机的管状带正反包异常监测方法、装置及存储介质，涉及管带机领域，通过获取当前周期内至少三组相机模组拍摄的原始管状带图像并进行图像畸变校正，获得管状带图像；识别所有管状带图像中的包管带，根据包管带位置和相机模组的位置关系计算目标扭管角度；将管状带图像输入正反包CNN预测模型，基于正反包标签状态和目标扭管角度预测当前管状带的正反包状态，并输出预测结果；当目标扭管角度超出设定阈值，或预测输出为反包异常状态时，触发管带机报警或停机。该方法可以在不改装设备的情况下通过相机模组实时拍摄管状带图像，计算扭管角度并预测正反包状态，无需人工巡检、降低了成本投入、提高了监测的响应速度和检测精度。

技术领域

本申请实施例涉及管带机领域，特别涉及一种应用于管带机的管状带正反包异常监测方法、装置及存储介质。

背景技术

圆管带式输送机(简称管带机)是在带式输送机的基础上发展起来的，圆管带式输送机通过六个托辊将输送带强制卷成圆管状。

管带机受机械部分变形或磨损，多边形托辊及支撑结构的制造或安装精度不够，曲线段输送带产生形变，输送带上料不对中等因素影响，造成管状输送带不同程度的扭管，且这种情况是客观存在和无法避免。

一旦出现扭管角度过大或者反包时，主要危害如下：

(1)容易造成在出料口不能正常开带，输送带呈折叠状卷入滚筒；

(2)输送带边缘插入托辊间隙，卡住造成皮带撕裂或结构损坏。

在发生上述危害后，都需要投入较大的人力和时间来恢复生产。传统检测手段都是派人巡视，或者是通过激光传感器和各种角度测量模块和通讯模块等，对设备的改装繁琐，通常只能计算扭管角度，无法预测正反包且检测精度不高。

发明内容

本申请实施例提供了管带机的管状带正反包异常监测方法、装置及存储介质，解决检测扭管角度繁琐和无法预测管状态正反包的问题。

一方面，本申请提供了管带机的管状带正反包异常监测方法，所述方法包括：

S1，获取当前周期内至少三组相机模组拍摄的原始管状带图像并进行图像畸变校正，获得管状带图像；

S2，识别所有所述管状带图像中的包管带，根据包管带位置和相机模组的位置关系计算目标扭管角度；同一周期内至少存在一组相机模组拍摄的所述原始管状带图像中显示有管状带包管边缘图像；

S3，将所述管状带图像输入正反包神经网络CNN预测模型，基于模型标签状态和所述目标扭管角度预测当前管状带的正反包状态，并输出预测结果；管状带正反包状态和异常状态基于系统和管带机机械结构确定；

S4，当所述目标扭管角度超出设定阈值，或预测输出为反包异常状态时，触发管带机报警或停机。

具体的，S1包括：

识别所述原始管状带图像中的目标检测对象，将所述原始图像中标定的匹配点与所述目标检测对象进行匹配，确定匹配点；目标检测对象至少包括管状带和左右相机模组上方的光源设备；

通过openCV校准函数和匹配点对所述原始管状带图像进行径向畸变校正，获得所述管状带图像。

具体的，S2包括：

S21，基于目标检测算法识别各个所述管状带图像中的包管带、显示的管状带像素宽度X_pixel、以及包管带像素宽度x_pixel；其中，包管带由带状边缘包裹叠加形成，X_pixel为图像中管状带中心到外侧边缘的像素宽度，x_pixel为图像中管状带中心到包管带的像素宽度；

S22，分别根据各个相机模组的编号、管状带的径向宽度R、以及识别出包管带在图像中的位置区域，构建对应相机模组视角的扭管模型图；