一種基于機(jī)器視覺(jué)的非接觸式電梯鋼絲繩缺陷檢測(cè)技術(shù)摘要本文介紹了一種基于機(jī)器視覺(jué)的非接觸式電梯鋼絲繩缺陷檢測(cè)技術(shù)。該技術(shù)采用高清晰度攝像機(jī)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)，依托深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)電梯鋼絲繩表面異常的自動(dòng)檢測(cè)和識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該檢測(cè)技術(shù)能夠高效地對(duì)電梯鋼絲繩的表面缺陷進(jìn)行檢測(cè)，并且能夠適應(yīng)復(fù)雜的工作環(huán)境。關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺(jué)；電梯鋼絲繩；缺陷檢測(cè)；計(jì)算機(jī)視覺(jué)；深度學(xué)習(xí)AbstractThispaperintroducesanon-contactelevatorsteelwireropedefectdetectiontechnologybasedonmachinevision.Thistechnologyuseshigh-definitioncamerasandcomputervisionalgorithmsforautomaticdetection,relyingondeeplearningtechnologytoachieveautomaticdetectionandrecognitionofabnormalitiesonthesurfaceofelevatorsteelwireropes.Theexperimentalresultsshowthatthisdetectiontechnologycanefficientlydetectsurfacedefectsofelevatorsteelwireropesandcanadapttocomplexworkingenvironments.Keywords:machinevision;elevatorsteelwirerope;defectdetection;computervision;deeplearning引言電梯鋼絲繩是電梯運(yùn)行的關(guān)鍵部件之一，它是保證電梯正常運(yùn)行和安全的重要保障。因此，對(duì)電梯鋼絲繩的檢測(cè)顯得十分必要。傳統(tǒng)的電梯鋼絲繩檢測(cè)方法通常采用目視檢測(cè)和手動(dòng)檢測(cè)等人工方法，但這些方法存在檢測(cè)效率低、準(zhǔn)確率不高等問(wèn)題。針對(duì)這些問(wèn)題，本文提出了一種基于機(jī)器視覺(jué)的非接觸式電梯鋼絲繩缺陷檢測(cè)技術(shù)。方法本文提出的檢測(cè)技術(shù)主要采用高清晰度攝像機(jī)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)。具體步驟如下：1.采用高清晰度攝像機(jī)對(duì)電梯鋼絲繩進(jìn)行拍攝；2.將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，進(jìn)行邊緣檢測(cè)和形態(tài)學(xué)處理；3.采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行圖像識(shí)別，對(duì)鋼絲繩表面的缺陷進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)；4.通過(guò)自動(dòng)識(shí)別技術(shù)將檢測(cè)結(jié)果反饋到控制系統(tǒng)中。結(jié)果本文使用了一組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集對(duì)該技術(shù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該檢測(cè)技術(shù)能夠高效地對(duì)電梯鋼絲繩的表面缺陷進(jìn)行檢測(cè)，并且能夠適應(yīng)復(fù)雜的工作環(huán)境。經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗(yàn)和對(duì)比分析，該技術(shù)的檢測(cè)準(zhǔn)確率高達(dá)95%以上。結(jié)論本文提出了一種基于機(jī)器視覺(jué)的非接觸式電梯鋼絲繩缺陷檢測(cè)技術(shù)，該技術(shù)克服了傳統(tǒng)檢測(cè)方法的缺陷，具有高效、自動(dòng)化、準(zhǔn)確率高等優(yōu)點(diǎn)。該技術(shù)的成功應(yīng)用，為電梯運(yùn)行和安全提供了強(qiáng)有力的保障。未來(lái)，還可以通過(guò)不斷改進(jìn)算法和提高設(shè)備精度等手段，進(jìn)一步提升檢測(cè)技術(shù)的精度和穩(wěn)定性。參考文獻(xiàn)[1]劉磊.電梯運(yùn)行缺陷原因分析與防范措施[J].新技術(shù)新產(chǎn)品,2019(6):82-83.[2]張龍,楊立東,羅志軍.基于數(shù)字?jǐn)z像技術(shù)的電梯運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)與診斷系統(tǒng)[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2017,43(4):68-70.[3]ZhangZ,ZhaoL,LiL.AnovelelevatorropedefectdetectionmethodusingGaborwavelettransformationandconvolutionalneuralnetwork[J].Measurement,2020,156:107592.[4]ZhangS,LiY,SongQ,etal.Detectionandevaluationoflocalizeddefectsforeleva