吳亮杞 羅杰

（1.阿勒泰地區(qū)特種設(shè)備檢驗(yàn)檢測(cè)所 新疆 阿勒泰 836599；2.新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)質(zhì)量技術(shù)評(píng)價(jià)中心 新疆 烏魯木齊 830000）

隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化水平的不斷發(fā)展，多層及高層建筑得到了普遍推廣，電梯成為了必不可少的設(shè)備。目前，常用的電梯主要是由驅(qū)動(dòng)電機(jī)通過收放鋼絲繩來控制轎廂的上下運(yùn)行，在電動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng)作用下，曳引輪轉(zhuǎn)動(dòng)，對(duì)鋼絲繩進(jìn)行驅(qū)動(dòng)，將轎廂拖動(dòng)，其與對(duì)重進(jìn)行相對(duì)運(yùn)動(dòng)，能夠牽動(dòng)電梯順利進(jìn)行上下運(yùn)行。曳引電梯主要優(yōu)勢(shì)如下：（1）運(yùn)行平穩(wěn)，安全性有保障，一般不會(huì)發(fā)生漏油；（2）具有一定的節(jié)能性與環(huán)保價(jià)值。但需要注意的是，曳引電梯對(duì)土建有著較高的要求，且在長(zhǎng)期使用過程中，鋼絲繩會(huì)和滑輪發(fā)生磨損，導(dǎo)致電梯的制動(dòng)能力下降，當(dāng)制動(dòng)能力下降過多后，會(huì)導(dǎo)致電梯在制動(dòng)過程中出現(xiàn)打滑、制動(dòng)距離增加等問題，嚴(yán)重影響電梯的運(yùn)行安全性。

鋼絲繩的制動(dòng)滑移量是衡量電梯制動(dòng)性的重要指標(biāo)，直接關(guān)系到電梯運(yùn)行的安全性。目前，對(duì)電梯制動(dòng)滑移量的檢查主要是在停機(jī)后，在制動(dòng)裝置上涂抹顏色標(biāo)記，通過觀測(cè)標(biāo)記段來確定滑移量，該方案靈活性差、周期長(zhǎng)，無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)電梯運(yùn)行時(shí)的實(shí)時(shí)檢查。本文提出了一種新的以高速攝像裝置為基礎(chǔ)的電梯制動(dòng)曳引鋼絲繩滑移智能檢測(cè)技術(shù)，通過利用圖像識(shí)別算法來對(duì)制動(dòng)時(shí)鋼絲繩的紋理變化進(jìn)行監(jiān)測(cè)，精準(zhǔn)確定制動(dòng)距離。根據(jù)實(shí)際應(yīng)用表明，新的監(jiān)測(cè)技術(shù)的監(jiān)測(cè)精度達(dá)到了±4mm，能夠?qū)崿F(xiàn)電梯運(yùn)行過程中的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，極大地提升了電梯運(yùn)行的穩(wěn)定性和可靠性。

1 智能檢測(cè)系統(tǒng)

為了滿足對(duì)電梯運(yùn)行過程中非接觸式制動(dòng)檢測(cè)的需求，本文設(shè)計(jì)了一種新的檢測(cè)系統(tǒng)，其主要包括工業(yè)攝像機(jī)、路由器、計(jì)算中心等，具有結(jié)構(gòu)緊湊、應(yīng)用可靠性好的優(yōu)點(diǎn)，其檢測(cè)流程如圖1所示［1］。

圖1 電梯制動(dòng)檢測(cè)流程示意圖

由圖1可知，在該系統(tǒng)中，以電梯制動(dòng)器為檢測(cè)對(duì)象，通過工業(yè)攝像機(jī)，對(duì)電梯的制動(dòng)過程進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，將視頻圖像轉(zhuǎn)換為特定的圖像信息，在相機(jī)內(nèi)將其轉(zhuǎn)換為具有一定編碼格式的電信號(hào)，然后通過光纖電路傳遞給計(jì)算中心，進(jìn)行圖像計(jì)算，最終將檢測(cè)結(jié)果顯示在監(jiān)視器上。

為了滿足監(jiān)測(cè)可靠性的需求，工業(yè)相機(jī)的鏡頭中心軸線要和電梯鋼絲繩的中軸線對(duì)齊，鏡頭光軸在水平面上能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)相機(jī)位置的調(diào)整，使相機(jī)鏡頭要完全覆蓋鋼絲繩，同時(shí)注意對(duì)相機(jī)焦距的調(diào)整，使監(jiān)測(cè)圖像具有高清晰度。在攝像機(jī)的選取時(shí)，需要選擇高幀相機(jī)，從而確保對(duì)鋼絲繩運(yùn)動(dòng)狀況監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性。目前，常用的電梯鋼絲繩多為19 絲一股、8 股為一繩，股間距大多在4～5mm。為實(shí)現(xiàn)圖像測(cè)股變化情況，結(jié)合采樣定理，將圖像采樣頻率設(shè)置為股變化頻率2 倍以上，以保障測(cè)量結(jié)果的有效性。

研究所用相機(jī)遵循GigE Vision 協(xié)議，接口支持分配的IP地址，將計(jì)算程序分為區(qū)域分割與滑移量?jī)蓚€(gè)部分。當(dāng)檢測(cè)有制動(dòng)現(xiàn)象且已經(jīng)停止一段時(shí)間后，區(qū)域分割程序投入運(yùn)行狀態(tài)，能夠?qū)z測(cè)帶進(jìn)行重新劃分。在制動(dòng)的起始階段，計(jì)算機(jī)會(huì)收到來自制動(dòng)器控制柜的信號(hào)，此時(shí)，滑移量計(jì)算程序正式投入運(yùn)行，能夠?qū)χ苿?dòng)過程中的滑移量進(jìn)行計(jì)算。利用該方法，可便于在滑移量計(jì)算結(jié)束后對(duì)檢測(cè)帶實(shí)施更新，且監(jiān)視器能夠?qū)Y(jié)果予以顯示。

2 圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用

在鋼絲繩滑移檢測(cè)工作中引入圖像算法，主要原理如下：采集制動(dòng)過程中鋼絲繩所產(chǎn)生的視頻數(shù)據(jù)，將其輸入到系統(tǒng)中，經(jīng)過計(jì)算，獲得制動(dòng)時(shí)的滑移量。通過對(duì)鋼絲繩圖像的篩選，能夠明確鋼絲繩所在的點(diǎn)，并對(duì)其區(qū)域進(jìn)行劃分。采用霍夫變換法，能夠?qū)χ饕獏^(qū)域中的直線進(jìn)行檢測(cè)，并實(shí)現(xiàn)對(duì)鋼絲繩的分割，然后對(duì)所在區(qū)域進(jìn)一步細(xì)分，獲得若干個(gè)較小區(qū)域，計(jì)算這些區(qū)域在不同時(shí)間點(diǎn)的周期，將平均值作為依據(jù)，能夠獲得鋼絲繩移動(dòng)股數(shù)等數(shù)據(jù)，進(jìn)而求出滑移量。從這一過程來看，可以將滑移量測(cè)量分為鋼絲繩檢測(cè)與分割檢測(cè)兩個(gè)步驟進(jìn)行。

2.1 鋼絲繩滑移量測(cè)量

當(dāng)系統(tǒng)讀取到有鋼絲繩的圖像信息后，首先提取鋼絲繩的輪廓點(diǎn)，并根據(jù)這些點(diǎn)位分布來確定鋼絲繩所在的區(qū)域，并利用霍夫變換［2］來獲取區(qū)域內(nèi)的直線標(biāo)識(shí)，利用直線標(biāo)識(shí)來把區(qū)域內(nèi)的鋼絲繩劃分為多根。然后，再對(duì)每根鋼絲繩所在的區(qū)域細(xì)化，計(jì)算鋼絲繩在每個(gè)區(qū)域內(nèi)跟隨時(shí)間變換所經(jīng)歷的周期，獲取鋼絲繩在計(jì)算周期內(nèi)移動(dòng)的股數(shù)，再根據(jù)鋼絲繩的股間距，即可準(zhǔn)確獲取鋼絲繩的滑移量。因此可知，對(duì)鋼絲繩滑移量的求解過程，其實(shí)是包括了對(duì)鋼絲繩檢測(cè)和圖像分割檢測(cè)兩個(gè)部分，其檢測(cè)可靠性直接決定了對(duì)電梯滑移量檢測(cè)的準(zhǔn)確性［3］。

對(duì)鋼絲繩檢測(cè)，其實(shí)就是識(shí)別出圖像中鋼絲繩分布的點(diǎn)坐標(biāo)，從而提取出一個(gè)只有鋼絲繩的區(qū)域，為進(jìn)一步進(jìn)行圖像分割奠定基礎(chǔ)。在圖像分割過程中，由于鋼絲繩沿空間軸的灰度變化頻率較高，而且呈現(xiàn)顯著的周期性，具有空間分布的特點(diǎn)，因此，利用一定的數(shù)據(jù)處理邏輯，對(duì)像素四周的灰度頻率直方圖進(jìn)行匯總，并將其進(jìn)行對(duì)比，進(jìn)而篩選出鋼絲繩所在的區(qū)域。鋼絲繩檢測(cè)結(jié)果如圖2所示。

圖2 鋼絲繩檢測(cè)圖片對(duì)比

在具體執(zhí)行過程中，首先需要隨機(jī)選擇任意一幀圖像，對(duì)僅含有鋼絲繩的圖像進(jìn)行手動(dòng)截取，對(duì)圖像灰度頻率分布情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，獲得向量X0，其長(zhǎng)度為256。對(duì)圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)化，經(jīng)過高斯模糊處理，獲得經(jīng)過去噪的灰度圖，即為I（x，y），從中選擇任意一點(diǎn)（i，j），對(duì)周圍13×13像素區(qū)域點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，根據(jù)分辨率情況，選擇相應(yīng)的區(qū)域，通常每個(gè)區(qū)域能夠獲得2個(gè)及2個(gè)以上股間距，此時(shí)，直方圖上能夠?qū)植恐芷谛蕴匦杂枰苑从撑c體現(xiàn)，獲得灰色頻率直方圖，向量記為Xij。對(duì)Xij至X0的歐幾里得距離進(jìn)行計(jì)算，假設(shè)閾值Td，那么公式為：

假設(shè)灰度值為1，其余賦值為0，可以獲得一個(gè)二值圖，其能夠?qū)︿摻z繩坐標(biāo)位置予以反映。但需要注意的是，采用該操作方法獲得的點(diǎn)均為鋼絲繩上的點(diǎn)，但也存在一些干擾點(diǎn)不在鋼絲繩上，數(shù)量較少，一般在總數(shù)的10%以下，需要在原圖中找出僅包含鋼絲繩的區(qū)域，對(duì)其所在坐標(biāo)的均值與標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行計(jì)算。另外，僅包含鋼絲繩的區(qū)域?qū)嶋H情況下可能還包含其他部分，若鋼絲繩間隙較大，也會(huì)被納入該區(qū)域，即檢測(cè)窗，針對(duì)這一問題，需要實(shí)施二次分割處理，確保獲得的區(qū)域僅包含鋼絲繩。

2.2 區(qū)域分割

區(qū)域分割的主要目的是獲取鋼絲繩在計(jì)算周期內(nèi)的滑移股數(shù)，為進(jìn)一步計(jì)算鋼絲繩的滑移量奠定基礎(chǔ)。在進(jìn)行圖像區(qū)域分割時(shí)，首先利用梯度閾值［4］來對(duì)霍夫變換檢測(cè)出來的鋼絲繩直線坐標(biāo)進(jìn)行處理，然后利用數(shù)值模擬算法將區(qū)域邊緣的模糊直線片段給祛除掉，將保留的鋼絲繩直線坐標(biāo)進(jìn)行加強(qiáng)，然后再利用有效直線對(duì)圖像區(qū)域進(jìn)行分割，進(jìn)而劃分出確定的檢測(cè)地帶，鋼絲繩的區(qū)域分割結(jié)果如圖3所示。

在直線篩選階段，可以先經(jīng)過霍夫變換獲得分割線，其往往伴隨干擾性直線，如圖3中的3條直線，與左側(cè)2條直線相比，右側(cè)直線明顯較粗，其實(shí)際距離近且互相平行，但也會(huì)檢出不存在平行的干擾直線。針對(duì)這一問題，需要先處理所檢測(cè)的直線參數(shù)，將不符合的剔除，然后進(jìn)行后續(xù)處理。剔除的直線主要包括以下兩種類型：（1）干擾直線，與分割直線不存在平行關(guān)系；（2）平行于正確分割直線，但位置與另一直線距離近，為冗余直線。經(jīng)過一系列計(jì)算處理，可以將霍夫變換檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行分割，分為若干互斥集合，從中尋找最多數(shù)量的元素，保留正確檢測(cè)直線，并剔除集合直線。假設(shè)正確檢測(cè)結(jié)果占大部分，那么其在距離與角度方面將會(huì)呈現(xiàn)出明顯的差異性。

圖3 鋼絲繩區(qū)域分割結(jié)果

檢測(cè)帶分割操作時(shí)，首先需要對(duì)直線進(jìn)行篩選，按條將鋼絲繩分為獨(dú)立的區(qū)域，直線通常帶有角度，后續(xù)計(jì)算處理存在一定的難度，因此，可以先通過逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)對(duì)角度作出相應(yīng)的調(diào)整，將存在斜率的分割線調(diào)整為豎直線。但該分割方式也存在一定的局限性，如鋼絲繩的輕微抖動(dòng)、變形也會(huì)影響檢測(cè)帶邊緣的圖像，因此，需要對(duì)各個(gè)區(qū)間進(jìn)行改進(jìn)處理。通過設(shè)置較小預(yù)設(shè)值，能夠使得邊緣變化帶來的影響得到弱化。另外，由于所獲得的圖像均是采用傾斜角度拍攝，繩之間幾乎無(wú)縫隙，假設(shè)正對(duì)鋼絲繩拍攝，會(huì)將繩子之間的縫隙劃分到檢測(cè)帶，因此，需要對(duì)檢測(cè)帶進(jìn)行像素灰度計(jì)算，計(jì)算歐幾里得范數(shù)，使得有效檢測(cè)帶得以保留。

3 滑移量計(jì)算

對(duì)鋼絲繩滑移量的計(jì)算主要包括兩步，第一是計(jì)算出一個(gè)指標(biāo)值，然后再依據(jù)指標(biāo)值的波動(dòng)曲線來確定鋼絲繩在制動(dòng)過程中的滑動(dòng)量［5］。

在計(jì)算指標(biāo)值時(shí)，首先在鋼絲繩圖片區(qū)域確定若干檢測(cè)塊［6］，然后參照每個(gè)檢測(cè)塊中的灰度值來獲取一個(gè)指標(biāo)值。由于采用了新的計(jì)算方案，在圖像中的每一幀都能夠檢測(cè)出一個(gè)指標(biāo)值，此指標(biāo)值會(huì)在不同的時(shí)間點(diǎn)呈現(xiàn)不同的狀態(tài)，因此。通過對(duì)指標(biāo)值的監(jiān)測(cè)。就能夠獲取鋼絲繩在這個(gè)周期內(nèi)所移動(dòng)的股數(shù)。例如，將一個(gè)檢測(cè)塊區(qū)域內(nèi)的所有的灰度值在不同的時(shí)間段在高度方向進(jìn)行求和，獲取一個(gè)向量值，將其轉(zhuǎn)換為如圖4 所示的曲線，其是檢測(cè)塊灰度值在高度方向上求和獲得的向量。y坐標(biāo)作為橫軸，相同位置像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)灰度值為縱軸，其反映的是統(tǒng)一檢測(cè)塊在不同時(shí)間段計(jì)算獲得的波形。可以發(fā)現(xiàn)，鋼絲繩股中心滑移至檢測(cè)塊正中心位置，會(huì)在坐標(biāo)位置呈現(xiàn)波峰；而繩股間隙滑移至檢測(cè)塊中心，則在坐標(biāo)位置會(huì)呈現(xiàn)波谷。因此，通過對(duì)波峰和波谷的統(tǒng)計(jì)，即可確定在一個(gè)時(shí)間周期內(nèi)所移動(dòng)的股數(shù)，再結(jié)合鋼絲繩的股間距，即可快速、精準(zhǔn)地確定鋼絲繩在一個(gè)時(shí)間周期內(nèi)的滑移量。

圖4 檢測(cè)塊波形圖

在計(jì)算鋼絲繩移動(dòng)量時(shí)，首先需要求出各個(gè)檢測(cè)塊隨著時(shí)間變化所形成的波形，整個(gè)制動(dòng)過程周期長(zhǎng)，無(wú)法在同一個(gè)圖中予以顯示，因此，多顯示的是最后時(shí)段對(duì)應(yīng)的波形圖。在特定算法支持下，能夠獲得指標(biāo)值制動(dòng)期間波動(dòng)變化情況，獲得鋼絲繩股經(jīng)過股數(shù)參數(shù)，與股間距的乘積即為滑移量。在計(jì)算鋼絲繩周期數(shù)時(shí)，可以將每股繩寬度與周期數(shù)相乘，即得到鋼絲繩移動(dòng)的距離。

4 實(shí)際應(yīng)用情況

目前，該電梯制動(dòng)曳引鋼絲繩滑移智能檢測(cè)技術(shù)已經(jīng)在多個(gè)地方進(jìn)行了應(yīng)用。根據(jù)實(shí)際應(yīng)用表明，新的監(jiān)測(cè)技術(shù)方案能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)電梯運(yùn)行時(shí)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，實(shí)際監(jiān)測(cè)精度達(dá)到了±4mm，比傳統(tǒng)測(cè)量方案±9mm 的精度相比提升了55.6%，運(yùn)行檢測(cè)時(shí)間由最初的2h 降低到了目前的3min，檢測(cè)時(shí)間降低了97.5%，對(duì)提升電梯制動(dòng)監(jiān)測(cè)精度、提高電梯的運(yùn)行安全性具有十分重要的意義。

5 結(jié)語(yǔ)

針對(duì)電梯制動(dòng)滑移量監(jiān)測(cè)精度差、難度高的不足，提出了一種新的電梯制動(dòng)曳引鋼絲繩滑移智能檢測(cè)技術(shù)，對(duì)該智能檢測(cè)原理、系統(tǒng)構(gòu)成等進(jìn)行了分析。根據(jù)實(shí)際應(yīng)用表明：（1）電梯制動(dòng)曳引鋼絲繩滑移智能檢測(cè)系統(tǒng)，其主要包括了工業(yè)攝像機(jī)、路由器、計(jì)算中心等，具有結(jié)構(gòu)緊湊、應(yīng)用可靠性好的優(yōu)點(diǎn)；（2）對(duì)鋼絲繩滑移量的求解過程，包括對(duì)鋼絲繩檢測(cè)和圖像分割檢測(cè)兩個(gè)部分，其檢測(cè)可靠性直接決定了對(duì)電梯滑移量檢測(cè)的準(zhǔn)確性；（3）新的監(jiān)測(cè)技術(shù)的監(jiān)測(cè)精度達(dá)到了±4mm，運(yùn)行檢測(cè)時(shí)間降低了97.5%，極大地提升了電梯運(yùn)行的穩(wěn)定性和可靠性。