三维视觉系统进行钢丝绳磨损分析

三维成像技术可用于验证绳索和电缆质量，测量节距长度和直径，识别绳索表面损伤和磨损类型，精度超过现有方法，提高安全性。看到照片。

通过Andrzej Sioma 2013年4月22日

三维(3D)成像技术可以验证绳索和电缆的质量，测量任何一段绳索的节距长度和直径，并识别绳索表面的损伤和磨损类型，其精度超过现有方法，可以提高安全性。钢丝和纺织绳索是使用它们的所有设备的安全操作的关键基本要素。它们包括非常广泛的机器:电缆铁路，矿井提升机，乘客和货物升降机，起重机，龙门吊和绞车。钢丝绳很受欢迎，因为它们的磨损特性和确定使用寿命的方法是众所周知的(Tytko A.， Sioma A.， 2011年，“绳索操作参数的评估，固态现象，材料加工中的控制工程，”ISSN 1012-0394，第177卷，第125-134页)。

通常测试绳索的特征参数，如节距长度和绳索直径。试运行时，另一个重要的评估是评估钢丝绳表面的可见损伤。使用接触测量仪器定期测量节距长度和绳径。表面及其缺陷也定期使用目视法(VT)进行评估。直径和间距是用接触方法测量的，比如用尺子。

在磁绳测试(MRT)中，也有基于信号频率分析来确定节距长度的方法，但这些方法不允许同时在仪器辅助下测量直径。磁性测试方法也可能不适用于在所有行业越来越流行的纤维绳索。迄今为止，还没有一种简单准确的测量方法能够连续和同时测量绳索的行程长度和直径。

使用3D机器视觉技术进行连续测量螺距和直径，还可以控制使用过程中绳索表面的磨损情况。

纺织绳尺寸

三维视觉系统可以成功地应用于被研究对象的几何参数评价和表面参数评价。3D图像构建方法基于相机和激光的使用，并在之前的文章中进行了讨论(Kowal J.， Sioma a .， 2009，“用于3D产品检测的主动视觉系统。通过回顾测量程序，学习如何构建三维视觉应用程序。”控制工程美国，第56卷，第46-48页)

在图像分析的基础上，确定高度轮廓，然后用于构建三维图像。对绳索参数的测量和评估是沿着绳索的整个长度连续进行的。这可以评估沿绳索长度的参数变异性，评估绳索运行过程中所选参数的变化，以及3D图像中显示的各种附加参数。

视觉系统的配置如图1所示。激光束以相对于绳子轴线90度的角度照射绳子。相机设置为相对于激光平面的45度角(图1)。通过这样的配置，在每个轴上分别获得以下分辨率:ΔX = 0.15 [mm]， ΔY = 0.15 [mm]， ΔZ = 0.21 [mm]。

视觉系统在单色CMOS(互补金属氧化物半导体)传感器上获取图像，图像仅显示激光线，从而确定高度轮廓。根据间距为ΔY = 0.15 [mm]的连续图像所确定的高度轮廓进行组装后，构建了绳索表面的三维图像(图2)。使用一个系统，该系统在绳索周围每120度布置三个摄像头，可以构建完整的绳索表面图像，并以每秒数千次的速度对绳索进行检查。

绳子表面的三维图像在任何测量程序之前进行预处理。这是为了去除绳子表面图像中可见的任何“噪声”，并为测量做好准备(图3a)。测量算法基于对绳的边缘的检测，例如形成绳表面的小线及其分割(图3b)。然后，对于每一股，确定一个特征点，它定义了绳子轴以上的最大高度。绳索的节距长度是根据给定股的边缘或特征点之间的距离来测量的。在3D图像上，可以看到部分链的白色斑点。

另一种测量螺距长度的方法是配置视觉系统，使激光线平行于绳索的轴线。在这种情况下，绳子表面显示了形成绳子直径的股的排列。所提议的结构中的节距长度可以为每一股测量。分析节距长度的变化可以间接评估绳索的磨损或其损伤(图4)。应注意通过激光线的扭曲在图像中可见的任何股纤维损伤。3D图像中的附加信息定义了绳索的损伤程度。图4b显示了绳表面的过滤高度轮廓，为测量绳的节距长度而准备。

绳索直径的测量是根据绳索的三维图像获得的截面分析。确定绳索中心坐标和每个截面的直径。在采用的视觉系统配置中，可以沿其轴确定每0.15 [mm]的直径。这样就可以检测到单个钢丝绳或钢丝绳表面的裂纹，并以直径扰动的形式记录这种损伤。

使用三维图像的绳表面可以检测缺陷。钢绳和纤维绳在测试中记录的缺陷是不同的。在钢丝绳的情况下，缺陷包括绞线排列中的瓶颈或压痕，如图6a所示，以及绞线的裂缝，或形成绞线的电线，如图6b所示。以纤维绳为例，发现了如图6d所示的绞线排列变形形式的缺陷，以及如图6c所示的激光线投影图像所示的绞线表层磨损。这些变形在图6d的底部也可以看到，以股面局部变形的形式出现。

总结:钢丝绳、电缆质量更好

这里开发和描述的方法使用绳索表面的三维图像，以实现: