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 陳理輝1， 龐真寬2，黃琰寶2

（1廣州馭視自動化科技有限公司，2廣州廣日電梯工業(yè)有限公司，廣東廣州 510000）

摘要：電梯作為現(xiàn)代建筑不可或缺的組成部分，在為人們提供便利垂直交通的同時，也要求高度的安全性和可靠性，因此，電梯轎底的孔徑與定位尺寸對電梯運(yùn)行和維護(hù)至關(guān)重要。然而，傳統(tǒng)測量方法通常需要大量人力和時間，并且容易受到人為誤差的影響，基于計算機(jī)視覺的自動化檢測方法為電梯轎底孔徑與定位尺寸測量提供了一種創(chuàng)新的解決方案，通過使用攝像頭和圖像處理技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對電梯轎底尺寸的自動識別，提高測量準(zhǔn)確性。本文以視覺檢測為核心，針對電梯轎底孔徑與定位尺寸自動識別技術(shù)展開系統(tǒng)論述，為進(jìn)一步強(qiáng)化電梯運(yùn)行質(zhì)量和安全性提供科學(xué)指導(dǎo)，廣州馭視自動化科技有限公司與廣州廣日電梯工業(yè)有限公司合作開發(fā)了一套基于視覺檢測的電梯轎底孔徑與定位尺寸自動識別系統(tǒng)。

關(guān)鍵詞：視覺檢測；電梯轎底；孔徑與定位尺寸；自動識別

視覺檢測，也稱為機(jī)器視覺或計算機(jī)視覺，是一種利用計算機(jī)和數(shù)字圖像處理技術(shù)來模擬和模仿人類視覺系統(tǒng)的過程，旨在實(shí)現(xiàn)圖像或視頻數(shù)據(jù)的自動分析、理解和識別的領(lǐng)域，從數(shù)字圖像或視頻中提取有用的信息，進(jìn)行各種應(yīng)用。電梯轎底孔徑與定位尺寸自動識別技術(shù)是一種利用計算機(jī)視覺和圖像處理技術(shù)，自動識別電梯轎底的孔徑和定位尺寸的方法，這項(xiàng)技術(shù)的主要目標(biāo)是通過處理電梯轎底的圖像數(shù)據(jù)，快速、準(zhǔn)確確定孔的尺寸和位置，確保電梯的安全性和運(yùn)行效率。研究基于視覺檢測的電梯轎底孔徑與定位尺寸自動識別技術(shù)，對電梯行業(yè)和用戶都具有深遠(yuǎn)的意義，可以提高電梯的安全性、效率和可靠性，降低維護(hù)成本，有助于符合法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)，有望為電梯行業(yè)帶來更多實(shí)際經(jīng)濟(jì)效益和安全益處。

一、獲取圖像

工作人員應(yīng)將相機(jī)或掃描儀安裝在合適的位置，能夠拍攝到清晰、全面的電梯轎底圖像，相機(jī)或掃描儀應(yīng)正對電梯轎底進(jìn)行拍攝，盡可能地調(diào)整拍攝角度和距離，以便能夠獲得最佳的拍攝效果。使用適當(dāng)?shù)恼彰髟O(shè)備對拍攝區(qū)域進(jìn)行照明，保證圖像的質(zhì)量和清晰度，在照明不足的情況下，使用附加光源或反射器來增強(qiáng)照明效果，根據(jù)實(shí)際需要對拍攝的距離和焦距進(jìn)行調(diào)整，獲得更準(zhǔn)確的圖像信息。使用合適的拍攝角度和拍攝方式來獲取圖像，對于電梯轎底的孔徑和定位尺寸的識別和測量，獲取正面和側(cè)面的圖像；在拍攝正面圖像時，保證相機(jī)或掃描儀與電梯轎底垂直，獲取準(zhǔn)確的孔徑和定位尺寸信息；在拍攝側(cè)面圖像時，需要調(diào)整拍攝角度，清晰呈現(xiàn)出孔徑和定位尺寸的形狀和大小[1]。使用相應(yīng)的圖像處理軟件對圖像進(jìn)行處理和分析，包括去除噪聲、增強(qiáng)圖像對比度、調(diào)整圖像大小等處理步驟，以便后續(xù)的特征提取和分類處理順利開展，利用合適的圖像格式和分辨率進(jìn)行保存，方便后續(xù)處理和分析。

二、預(yù)處理圖像

在獲取圖像時，會受到光照不均、相機(jī)噪聲等因素的影響，導(dǎo)致圖像中存在一定的噪聲，這些噪聲可能會影響到后續(xù)的特征提取和分類處理，因此工作人員需要進(jìn)行去除處理，常見的去噪方法包括中值濾波、高斯濾波等，這些方法可以將圖像中的噪聲平滑掉，得到更加清晰的圖像。獲取的圖像還可能存在顏色失真的問題，導(dǎo)致圖像的對比度不足，難以分辨出孔徑和定位尺寸的細(xì)節(jié)信息，為了能夠更好地進(jìn)行特征提取和分類處理，需要增強(qiáng)圖像的對比度，使孔徑和定位尺寸更加突出，常見的對比度增強(qiáng)方法包括直方圖均衡化、局部對比度增強(qiáng)等，這些方法可以將圖像的對比度整體或局部地調(diào)整到合適的程度，得到更加清晰的圖像[2]。由于孔徑和定位尺寸的顏色、亮度與背景不同，為了能夠更好地進(jìn)行特征提取和分類處理，需要將孔徑和定位尺寸從背景中分離出來，常見的二值化方法包括閾值分割、區(qū)域生長等，這些方法可以將圖像中的不同顏色和亮度區(qū)域進(jìn)行分離，得到更加清晰的孔徑和定位尺寸圖像。獲取的圖像大小可能不合適，或者只對圖像中的某一部分進(jìn)行處理，因此需要對圖像進(jìn)行大小調(diào)整和裁剪，通過使用圖像處理軟件中的縮放、裁剪功能，得到更加適合后續(xù)處理的圖像。

三、特征提取

孔徑和定位尺寸的特征包括形狀、大小、位置、顏色等，這些特征可以在圖像中表示，以便進(jìn)行后續(xù)的處理和分析，如將孔徑的特征表示為一個圓形區(qū)域，其中包含圓心和半徑等參數(shù)；將定位尺寸的特征表示為一條線段，其中包含起點(diǎn)和終點(diǎn)等參數(shù)[3]。對于孔徑特征的提取，可以使用圖像分割技術(shù)，將孔徑區(qū)域從背景中分離出來，然后使用邊緣檢測技術(shù)，獲取孔徑的邊緣信息；對于定位尺寸特征的提取，可以使用直線檢測技術(shù)，檢測圖像中的線段，然后使用幾何變換技術(shù)，計算定位尺寸的參數(shù)。在提取特征時可能會受到圖像質(zhì)量、噪聲等因素的影響，導(dǎo)致提取的特征可能存在誤差和偏差，為了能夠更好地進(jìn)行后續(xù)的處理和分析，還要對提取的特征進(jìn)行篩選和優(yōu)化，以便得到更加準(zhǔn)確的特征信息，如通過去除異常值、填補(bǔ)缺失值等方法，優(yōu)化特征數(shù)據(jù)[4]。由于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析處理的是數(shù)值型數(shù)據(jù)，而提取的特征可能以不同的形式存在，因此需要對特征進(jìn)行編碼和轉(zhuǎn)換，通過使用特征編碼技術(shù)，如one-hot編碼、獨(dú)熱編碼等，將特征數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)，保存到數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)集中，順利開展后續(xù)的處理和分析。

四、圖像分類

在圖像分類完成之后，為了能夠準(zhǔn)確獲取孔徑和定位尺寸的大小，工作人員應(yīng)需要對圖像進(jìn)行尺寸測量，根據(jù)孔徑和定位尺寸的類型和特征，分為不同的類別，例如圓形孔徑、矩形孔徑、定位尺寸等，針對不同的類別，使用不同的分類模型進(jìn)行分類，常見的分類模型包括支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等。對于每個特征，使用分類器將其分配到不同的類別中，常用的分類器包括K近鄰分類器、樸素貝葉斯分類器、支持向量機(jī)等，這些分類器可以根據(jù)特征與類別之間的相似度和距離等指標(biāo)，將特征分配到相應(yīng)的類別中[5]。由于在分類過程中可能會受到圖像質(zhì)量、特征提取誤差等因素的影響，導(dǎo)致分類結(jié)果可能存在誤差和偏差，為了能夠得到更加準(zhǔn)確的分類結(jié)果，需要對分類結(jié)果進(jìn)行評估和調(diào)整，通過使用分類準(zhǔn)確率、混淆矩陣等方法，評估分類結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，并使用調(diào)參等技術(shù)，優(yōu)化分類模型的性能[6]。根據(jù)不同的應(yīng)用場景和需求，對分類結(jié)果進(jìn)行不同的處理和分析，如根據(jù)分類結(jié)果對孔徑和定位尺寸進(jìn)行標(biāo)注和識別，使用相應(yīng)的算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，以便得到更加深入的認(rèn)識和理解。

結(jié)束語：

基于視覺檢測的電梯轎底孔徑與定位尺寸自動識別技術(shù)，憑借自身強(qiáng)大的功能，代表了電梯制造和維護(hù)領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展，通過自動化檢測，可以減少人為誤差，提高測量的精度和可靠性，不僅有助于提高電梯制造和維護(hù)的效率，還可以增加電梯系統(tǒng)的安全性和可靠性。未來，基于視覺檢測的電梯轎底孔徑與定位尺寸自動識別技術(shù)有望在電梯行業(yè)廣泛應(yīng)用，提高電梯運(yùn)行安全性，為電梯行業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展作出貢獻(xiàn)。

參考文獻(xiàn)：

[1]鞠天慧，楊寧祥，陳建勛.基于激光視覺技術(shù)的電梯曳引輪輪槽三維尺寸檢測裝置研究[J].特種設(shè)備安全技術(shù),2022(15):41-43.

[2]許文彬,費(fèi)文豪.基于視覺識別的岸橋起重機(jī)集卡定位引導(dǎo)系統(tǒng)[J].工程機(jī)械,2022,53(8):66-68.

[3]劉佳鋒,胡倩,黃微,等.基于機(jī)器視覺的電梯門防夾檢測方法[J].中國電梯,2021,32(16):303-305.

[4]李文.基于機(jī)器視覺的電梯鋼絲繩缺陷檢測系統(tǒng)研究[J].遼寧科技學(xué)院學(xué)報,2021,23(1):14-16,47.

[5]馬平,歐建國,張智陽.基于定位平臺的大尺寸工件視覺測量技術(shù)研究[J].機(jī)械設(shè)計與制造,2021（16）：57-59.

[6]嚴(yán)波.基于機(jī)器視覺技術(shù)的電梯超載自動化檢測研究[J].機(jī)械制造與自動化,2023,52(2):205-208.