基于图像识别技术的水轮发电机组蠕动探测方法及装置

技术领域

本发明涉及水轮发电机检测技术领域，具体涉及一种基于图像识别技术的水轮发电机组蠕动探测方法及装置。

背景技术

水轮发电机组导叶漏水量偏大，往往会导致机组在停机状态下大轴发生蠕动，这将损害机组的性能和寿命。采用蠕动探测装置，可以及时诊断大轴蠕动并发出报警信号，以便采取措施，防止事故扩大。

水轮发电机组蠕动探测装置一般分接触式和非接触式。传统蠕动探测装置属于接触式，采用气动机械式探测方式，存在漏气、发卡等问题，导致维护工作量大，且对于大轴直径2米以上的大型机组，检测效果不理想。目前公开的实用新型专利《一种非接触式水轮发电机组蠕动探测装置》（CN 205049707 U）和《一种光电成像式水轮发电机组组蠕动检测装置》（CN 206450415 U）属于非接触式，技术方案均需要在大轴上安装金属凹凸齿带，面临以下问题：

1）、金属齿带凸齿间距要求均等，且齿面处于同心圆面上，对加工工艺要求高，加工精度很难达到标准要求，不易加工。若加工精度不高会影响检测效果。

2）、金属齿带安装难度大，要求安装平面水平且齿面处于同心圆面上，齿带环抱水轮发电机组大轴牢靠不会下滑，对安装工艺要求高，不易安装。若齿带安装不合格会影响检测效果。

3）、金属探测传感器安装位置对安装工艺要求高，不易安装，金属探传感器与金属齿带凸齿安装间距要与传感器性能要求相匹配，很难人工调整。

4）、金属探测传感器易受外部环境电磁干扰。

上述问题反应出目前公开的水轮发电机组蠕动探测装置对齿带的加工安装和传感器的性能要求很高，不易加工、安装和维护,且装置成本高。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于图像识别技术的水轮发电机组蠕动探测方法及装置，不易受周围环境的电磁干扰影响，工艺要求也不高，易安装、成本低。

本发明采取的技术方案为：

基于图像识别技术的水轮发电机组蠕动探测方法， 首先，通过摄像机采集水轮发电机组大轴上的黑白齿带图像信息；然后通过图像处理装置运用图像识别技术进行图像分析处理；若水轮发电机组大轴出现蠕动时，摄像机采集视频图像的黑白灰度发生变化，发出蠕动报警信号；若水轮发电机组大轴未出现蠕动时，摄像机采集视频图像的黑白灰度不会发生变化，不会发出蠕动报警信号。

基于图像识别技术的水轮发电机组蠕动探测装置，包括：

黑白齿带，首尾相连环绕安装于水轮发电机组大轴上；

摄像机，安装于黑白齿带旁，摄像机的镜头对准黑白齿带平面，用以拍摄获取水轮发电机组大轴旋转时黑白齿带的图像；

图像处理装置，采集摄像机拍摄获取的图像信息，并运用图像识别技术进行图像处理；若水轮发电机组大轴出现蠕动时，摄像机采集视频图像的黑白灰度发生变化，发出蠕动报警信号；若水轮发电机组大轴出现蠕动时，摄像机采集视频图像的黑白灰度发生变化，发出蠕动报警信号；若水轮发电机组大轴未出现蠕动时，摄像机采集视频图像的黑白灰度不会发生变化，不会发出蠕动报警信号。

本发明一种基于图像识别技术的水轮发电机组蠕动探测方法及装置，技术效果如下：

1）采用本发明的一种基于图像识别技术的水轮发电机组蠕动探测方法及装置，进行水轮发电机组蠕动探测，可以明显消除蠕动探测过程中电磁干扰信号的影响。

2）蠕动探测平面黑白齿带对加工工艺要求不高，易加工。

3）蠕动探测平面黑白齿带和摄像机对安装工艺要求也不高，易安装。

4）该水轮发电机组蠕动探测装置成本低，结构简单。

附图说明

图1是本发明的黑白齿带形状示意图。

图2是本发明探测装置的结构示意图。

图3是本发明探测方法的流程图。

具体实施方式

基于图像识别技术的水轮发电机组蠕动探测方法， 首先，通过摄像机3采集水轮发电机组大轴1上的黑白齿带图像信息；然后通过图像处理装置4运用图像识别技术进行图像分析处理；若水轮发电机组大轴1出现蠕动时，摄像机3采集视频图像的黑白灰度发生变化，发出蠕动报警信号；若水轮发电机组大轴1未出现蠕动时，摄像机3采集视频图像的黑白灰度不会发生变化，不会发出蠕动报警信号。本发明的方法不易受周围环境的电磁干扰影响，且平面黑白齿带加工安装简单方便，易维护。

如图2所示，基于图像识别技术的水轮发电机组蠕动探测装置，包括：

黑白齿带2，首尾相连环绕安装于水轮发电机组大轴1上。黑白齿带2为黑色和白色相间的颜色平面齿带，形状示意图如图1所示，黑齿块个数和白齿块个数相同，形状大小相等，齿宽为大轴直径乘以圆周率除以齿数，安装时A-A和a-a相连。

摄像机3，安装于黑白齿带2旁，摄像机3的镜头对准黑白齿带2平面，用以拍摄获取水轮发电机组大轴1旋转时黑白齿带2的图像。摄像机3拍摄的图像大小恰好为黑白齿带2上黑齿块或白齿块所占的大小。

图像处理装置4，采集摄像机3拍摄获取的图像信息，并运用图像识别技术进行图像处理；若水轮发电机组大轴出现蠕动时，摄像机采集视频图像的黑白灰度发生变化，发出蠕动报警信号；若水轮发电机组大轴1出现蠕动时，摄像机3采集视频图像的黑白灰度发生变化，发出蠕动报警信号；若水轮发电机组大轴1未出现蠕动时，摄像机3采集视频图像的黑白灰度不会发生变化，不会发出蠕动报警信号。

摄像机3可根据所需要的摄像图像分辨率和视频帧率，可采用昂纳公司旗下O-Net品牌型号为SC-K系列及SC-D系列工业相机。

图像处理装置4包括图像采集、图像处理和图像输出功能，可采用昂纳公司旗下O-Net品牌的SV通用视觉系统。

如图3所示，基于图像识别技术的水轮发电机组蠕动探测方法，包括以下步骤：

步骤1：初始化，初始采集检测标志n=1，进入步骤2；

步骤2：摄像机3实时拍摄获取水轮发电机组大轴1旋转时黑白齿带的图像，进入步骤3；

步骤3：图像处理装置4采集摄像机3拍摄获取的图像信息，进入步骤4；

步骤4：若n=1，则图像处理装置4运用图像识别技术对采集的图像信息进行图像处理，计算图像黑白灰度初始值X

否则，图像处理装置4运用图像识别技术对采集的图像信息进行图像处理，计算图像黑白灰度值X，进入步骤5。

步骤5：若|X- X

若|X- X

步骤6：若人工复归水轮发电机组蠕动报警信号，返回步骤1；否则继续本步检测。