基于机器视觉的起重机主梁塑性变形检测方法的研究

摘要

起重机主梁的塑性变形，会导致起重机主梁下挠甚至断裂，存在极大的安全隐患。因此，是否发生塑性变形是衡量起重机是否安全的重要指标。根据《起重机监督检验规程》以及相关国家标准，对桥门式起重机、桥式起重机、门式起重机等对拱度和静刚度有明确的要求。起重设备在使用过程中需按周期对拱度和静刚度进行检验检测，检验机构可以根据此项数据判定该设备是否合格。
　　本论文的主要工作包括：以起重机械为研究对象，研究起重机械塑性变形的图像表征，提出识别算法，并开发出相应的识别软件，识别出变形的位置和程度，作为定期检验判断的一项依据；对各类型的起重机械（包括臂架式、塔式、架桥机、门座式，升降机除外）的塑性变形进行检测；具体到某个其中机械，实现对局部塑性变形的检测，具体对象具体分析；对实验所得的图像进行逐一分析，归类总结，分析出有问题的起重机械个体。
　　与传统检测起重机主梁的塑性变形方法相比，本论文的优点和创新点为：
　　（1）对于一些恶劣的工况（如调运冶金、熔融金属的起重机）可以让检验员远距离测量，保证检验员人身安全；
　　（2）对于大型起重机械，可以检测出局部变形（这里所指的局部变形是指起重机主梁曲线在某个位置发生畸变）；
　　（3）检验检测效率大大提高；
　　本论文研究的机器视觉识别检测主梁变形的方法尚未见文献报道，可填补国内该技术研究的空白。

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第1章 引言

1.1 塑性变形检测的重要性

1.2 现有检测方法的缺陷

1.3 机器视觉检测方法研究现状与发展趋势

1.4 论文研究内容与创新点

第2章 起重机主梁曲线分析

2.1 理想上拱度曲线

2.2 腹板预拱曲线

2.3 下挠变形实例

2.4 本章小结

第3章 机器视觉原理

3.1 机器视觉系统构成

3.2 机器视觉的特点

3.3 机器视觉系统的组成

3.4 本章小结

第4章 基于双目视觉的起重机主梁三维信息重组算法

4.1 立体视觉原理

4.2 摄像机模型

4.3 立体视觉测距的原理分析

4.4基于双目视觉的起重机主梁边缘曲线匹配算法

4.5 基于epipolar线的兴趣点匹配方法

4.6 算法改进

4.7 本章小结

第5章 改进的Canny算子（CMO）

5.1 经典算子简介

5.2 基于Canny算子的边缘检测

5.3 MTM算法

5.4 Otsu算法

5.5 改进的Canny边缘检测算法（CMO）

5.6 本章小结

第6章 基于Hough变换的边缘检测算法

6.1 Hough 变换原理

6.2 传统 Hough 变换对主梁识别存在的问题

6.3 基于改进的Hough变换的直线提取算法

6.4 基于直线匹配的曲线获取

6.5 本章小结

第7章 识别软件设计

7.1 软件设计

7.2 软件使用说明

7.3 本章小结

第8章 实测比对与误差分析

8.1 测量结果及分析

8.2视觉识别方法误差分析

8.3 本章小结

第9章 结论与展望

参考文献

致谢

个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果