馭視科技 | 《基于視覺檢測的電梯轎底孔徑與定位尺寸自動識別研究》論文發布
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2023.12.15
近日，廣州馭視自動化科技有限公司與廣州廣日電梯工業有限公司，聯合發布論文《基于視覺檢測的電梯轎底孔徑與定位尺寸自動識別研究》?？怯凇犊萍夹聲r代》雜志，2023年第24期。主管單位：中國機械工業聯合會，主辦單位：北京卓眾出版有限公司，國內統一刊號：CN11-3750N，國際統一刊號：ISSN1006-981X。
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廣州廣日電梯工業有限公司，廣東廣州 510000）
摘要：電梯作為現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行和維護至關重要。然而，傳統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新的解決方案，通過使用攝像頭和圖像處理技術，可以實現對電梯轎底尺寸的自動識別，提高測量準確性。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展開系統論述，為進一步強化電梯運行質量和安全性提供科學指導，廣州馭視自動化科技有限公司與廣州廣日電梯工業有限公司合作開發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。
關鍵詞：視覺檢測；電梯轎底；孔徑與定位尺寸；自動識別
視覺檢測，也稱為機器視覺或計算機視覺，是一種利用計算機和數字圖像處理技術來模擬和模仿人類視覺系統的過程，旨在實現圖像或視頻數據的自動分析、理解和識別的領域，從數字圖像或視頻中提取有用的信息，進行各種應用。電梯轎底孔徑與定位尺寸自動識別技術是一種利用計算機視覺和圖像處理技術，自動識別電梯轎底的孔徑和定位尺寸的方法，這項技術的主要目標是通過處理電梯轎底的圖像數據，快速、準確確定孔的尺寸和位置，確保電梯的安全性和運行效率。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，對電梯行業和用戶都具有深遠的意義，可以提高電梯的安全性、效率和可靠性，降低維護成本，有助于符合法規和標準，有望為電梯行業帶來更多實際經濟效益和安全益處。
一、獲取圖像
工作人員應將相機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，相機或掃描儀應正對電梯轎底進行拍攝，盡可能地調整拍攝角度和距離，以便能夠獲得最佳的拍攝效果。使用適當的照明設備對拍攝區域進行照明，保證圖像的質量和清晰度，在照明不足的情況下，使用附加光源或反射器來增強照明效果，根據實際需要對拍攝的距離和焦距進行調整，獲得更準確的圖像信息。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，獲取正面和側面的圖像；在拍攝正面圖像時，保證相機或掃描儀與電梯轎底垂直，獲取準確的孔徑和定位尺寸信息；在拍攝側面圖像時，需要調整拍攝角度，清晰呈現出孔徑和定位尺寸的形狀和大小[1]。使用相應的圖像處理軟件對圖像進行處理和分析，包括去除噪聲、增強圖像對比度、調整圖像大小等處理步驟，以便后續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行保存，方便后續處理和分析。
二、預處理圖像
在獲取圖像時，會受到光照不均、相機噪聲等因素的影響，導致圖像中存在一定的噪聲，這些噪聲可能會影響到后續的特征提取和分類處理，因此工作人員需要進行去除處理，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，導致圖像的對比度不足，難以分辨出孔徑和定位尺寸的細節信息，為了能夠更好地進行特征提取和分類處理，需要增強圖像的對比度，使孔徑和定位尺寸更加突出，常見的對比度增強方法包括直方圖均衡化、局部對比度增強等，這些方法可以將圖像的對比度整體或局部地調整到合適的程度，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、區域生長等，這些方法可以將圖像中的不同顏色和亮度區域進行分離，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行處理，因此需要對圖像進行大小調整和裁剪，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，以便進行后續的處理和分析，如將孔徑的特征表示為一個圓形區域，其中包含圓心和半徑等參數；將定位尺寸的特征表示為一條線段，其中包含起點和終點等參數[3]。對于孔徑特征的提取，可以使用圖像分割技術，將孔徑區域從背景中分離出來，然后使用邊緣檢測技術，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，檢測圖像中的線段，然后使用幾何變換技術，計算定位尺寸的參數。在提取特征時可能會受到圖像質量、噪聲等因素的影響，導致提取的特征可能存在誤差和偏差，為了能夠更好地進行后續的處理和分析，還要對提取的特征進行篩選和優化，以便得到更加準確的特征信息，如通過去除異常值、填補缺失值等方法，優化特征數據[4]。由于機器學習和數據分析處理的是數值型數據，而提取的特征可能以不同的形式存在，因此需要對特征進行編碼和轉換，通過使用特征編碼技術，如one-hot編碼、獨熱編碼等，將特征數據轉換為數值型數據，保存到數據庫或數據集中，順利開展后續的處理和分析。
四、圖像分類
在圖像分類完成之后，為了能夠準確獲取孔徑和定位尺寸的大小，工作人員應需要對圖像進行尺寸測量，根據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行分類，常見的分類模型包括支持向量機、神經網絡、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、支持向量機等，這些分類器可以根據特征與類別之間的相似度和距離等指標，將特征分配到相應的類別中[5]。由于在分類過程中可能會受到圖像質量、特征提取誤差等因素的影響，導致分類結果可能存在誤差和偏差，為了能夠得到更加準確的分類結果，需要對分類結果進行評估和調整，通過使用分類準確率、混淆矩陣等方法，評估分類結果的準確性和可靠性，并使用調參等技術，優化分類模型的性能[6]。根據不同的應用場景和需求，對分類結果進行不同的處理和分析，如根據分類結果對孔徑和定位尺寸進行標注和識別，使用相應的算法對數據進行處理和分析，以便得到更加深入的認識和理解。
結束語：
基于視覺檢測的電梯轎底孔徑與定位尺寸自動識別技術，憑借自身強大的功能，代表了電梯制造和維護領域的進一步發展，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的效率，還可以增加電梯系統的安全性和可靠性。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有望在電梯行業廣泛應用，提高電梯運行安全性，為電梯行業的創新發展作出貢獻。
參考文獻：
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