基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的曳引輪槽磨損測(cè)量系統(tǒng)設(shè)計(jì)

董靈軍 張 雍 李 琛 鄧焜文 周澤丞

（1.臺(tái)州市特種設(shè)備檢驗(yàn)檢測(cè)研究院 臺(tái)州 318000）

（2.中國(guó)計(jì)量大學(xué) 質(zhì)量與安全工程學(xué)院 杭州 310018）

隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的不斷發(fā)展，高層建筑、超高層建筑數(shù)量也在飛速增長(zhǎng)。曳引電梯是高層建筑中載人運(yùn)物必不可少的垂直交通工具，其數(shù)量也逐年增加。電梯在為廣大居民提供便捷的同時(shí)，其運(yùn)行安全問(wèn)題依然不可小覷。根據(jù)《市場(chǎng)監(jiān)管總局關(guān)于2022 年全國(guó)特種設(shè)備安全狀況的通告》[1]，2022 年全國(guó)電梯總量達(dá)964.46 萬(wàn)臺(tái)，發(fā)生電梯事故22 起，死亡17 人；已結(jié)案事故中，由于電梯安全管理、維護(hù)保養(yǎng)不到位2 起，主要部件失效或安全保護(hù)裝置失靈等原因6 起，說(shuō)明管理、維保及設(shè)備可靠性對(duì)于電梯安全運(yùn)行具有較大影響。

為了確保電梯能夠安全、可靠的運(yùn)行，同時(shí)乘坐舒適性也得到保障，國(guó)家相關(guān)部門針對(duì)曳引輪、鋼絲繩等電梯關(guān)鍵部件的檢測(cè)流程、壽命期限、報(bào)廢條件制定了多項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)[2，3]：GB／T 31821—2015《電梯主要部件報(bào)廢技術(shù)條件》規(guī)定，當(dāng)曳引輪出現(xiàn)不正常磨損時(shí)，該曳引輪達(dá)到報(bào)廢技術(shù)條件；TSG T7001—2023《電梯監(jiān)督檢驗(yàn)和定期檢驗(yàn)規(guī)則》中也明確了電梯曳引輪及鋼絲繩曳引輪和曳引力等相關(guān)技術(shù)參數(shù)。

目前我國(guó)常用的輪槽磨損狀況的檢驗(yàn)方法有：目視法、角尺＋塞尺法、橡皮泥或塑性膠法、規(guī)塞式工裝測(cè)量法、專用深度尺檢驗(yàn)法、聲發(fā)射判斷法、非接觸檢驗(yàn)法[4]。塞尺測(cè)量方法屬于接觸式測(cè)量方法，根據(jù)可塞入塞尺的厚度來(lái)判斷縫隙的尺寸，但該方法測(cè)量精度低，而且缺乏可溯源的測(cè)量數(shù)據(jù)作為安全評(píng)估的衡量標(biāo)準(zhǔn)。因此，利用機(jī)器學(xué)習(xí)等數(shù)字化測(cè)量方法成了研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。成都市特種設(shè)備檢驗(yàn)院的李繼波等人[5]設(shè)計(jì)了一種結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的接觸式高精度測(cè)量?jī)x，該測(cè)量系統(tǒng)采用容柵式位移傳感器，配備多個(gè)測(cè)量頭，能對(duì)直徑為8 ～22 mm 的鋼絲繩進(jìn)行測(cè)量且測(cè)量精度可達(dá)到0.01 mm。廣東省特種設(shè)備檢測(cè)研究院珠海檢測(cè)院的陳建勛等人[6]利用激光位移原理開(kāi)發(fā)了非接觸式的輪槽磨損狀況的檢測(cè)方法，實(shí)現(xiàn)了輪槽磨損狀況的全方位檢測(cè)。沈陽(yáng)建筑大學(xué)的張湘澤[7]通過(guò)測(cè)試提取電梯曳引輪不同磨損程度時(shí)運(yùn)行過(guò)程中的聲發(fā)射特征信息，構(gòu)建了基于聲發(fā)射特征的曳引輪磨損程度模型，實(shí)現(xiàn)了在電梯運(yùn)行過(guò)程中對(duì)曳引輪磨損程度進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)和狀態(tài)識(shí)別。日本三菱電氣公司的Daisuke Nakazawa 等人[8]建立了鋼絲繩的張力評(píng)定模型并且評(píng)價(jià)了鋼絲繩張力對(duì)鋼絲繩磨損的影響。Yaman Orhan 等人[9]研發(fā)了一種基于圖像處理的電梯導(dǎo)軌表面磨損檢測(cè)的方法，對(duì)檢測(cè)到的導(dǎo)軌表面圖像進(jìn)行建模計(jì)算，檢測(cè)其磨損程度。

本文設(shè)計(jì)了數(shù)字化的電梯曳引輪槽磨損量測(cè)量系統(tǒng)，利用高頻高清圖像捕獲設(shè)備，對(duì)曳引輪槽及鋼絲繩的表面形貌進(jìn)行實(shí)時(shí)高分辨圖像采集，結(jié)合嵌入式控制系統(tǒng)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，研制曳引輪槽磨損定量檢測(cè)裝置。本項(xiàng)目成果能夠?yàn)樘岣唠娞葸\(yùn)行可靠性提供技術(shù)保障，同時(shí)，也能夠助力實(shí)現(xiàn)社會(huì)和諧穩(wěn)定高質(zhì)量發(fā)展。

1 曳引輪槽磨損測(cè)量系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.1 曳引輪槽磨損測(cè)量系統(tǒng)工作原理

曳引輪槽磨損測(cè)量系統(tǒng)示意圖如圖1 所示。該系統(tǒng)由激光發(fā)射器、高速工業(yè)相機(jī)、嵌入式控制板組成其對(duì)曳引輪的圖像識(shí)別模塊，由電源模塊向控制板和激光發(fā)射器進(jìn)行供電。

圖1 曳引輪槽磨損測(cè)量系統(tǒng)示意圖

曳引輪槽磨損測(cè)量系統(tǒng)工作原理為：首先，激光發(fā)射器發(fā)出結(jié)構(gòu)激光，照射至曳引輪外沿，隨著電梯運(yùn)行時(shí)曳引輪的轉(zhuǎn)動(dòng)，結(jié)構(gòu)激光對(duì)曳引輪表面進(jìn)行全域掃描，同時(shí)，高速相機(jī)按照設(shè)定采樣頻率對(duì)曳引輪表面進(jìn)行圖像采集；其次，對(duì)采集到的圖像進(jìn)行濾波降噪處理得到曳引輪表面二維圖像信息，通過(guò)相機(jī)標(biāo)定技術(shù)把二維圖像信息轉(zhuǎn)換為世界坐標(biāo)，實(shí)現(xiàn)對(duì)二維圖像的三維重構(gòu)，形成曳引輪槽表面三維形貌；最后，提取輪槽深度、間隙等數(shù)據(jù)，并與事先標(biāo)定的標(biāo)準(zhǔn)曳引輪槽表面數(shù)據(jù)進(jìn)行誤差比較計(jì)算，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)曳引輪槽磨損量的定量測(cè)量。

1.2 曳引輪槽磨損測(cè)量系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

根據(jù)上述測(cè)量原理，為了實(shí)現(xiàn)曳引輪槽磨損測(cè)量，首先要對(duì)曳引輪槽深度進(jìn)行測(cè)量，所以本文對(duì)曳引輪槽深度測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)。由于本系統(tǒng)需要實(shí)現(xiàn)電梯運(yùn)行過(guò)程中曳引輪槽磨損的在線測(cè)量，系統(tǒng)裝置需要安裝在電梯曳引機(jī)附近，因此，需要對(duì)裝置進(jìn)行小型化、集成化設(shè)計(jì)。該裝置設(shè)計(jì)三維結(jié)構(gòu)圖與實(shí)物圖如圖2 所示。

如圖2 所示，本文所設(shè)計(jì)的曳引輪槽磨損測(cè)量裝置將高頻高速的工業(yè)相機(jī)、高準(zhǔn)度高均勻度的結(jié)構(gòu)激光發(fā)射器以及控制板與電源模塊集成為一體，并設(shè)計(jì)耐腐蝕、高強(qiáng)度的殼體作為其支撐體，保證裝置在各類復(fù)雜工況下的可靠運(yùn)行。

1.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的磨損量算法設(shè)計(jì)

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的磨損量計(jì)算模型算法流程如圖3所示。系統(tǒng)初始化完成后，讀取高速相機(jī)捕獲到的圖像信息數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)化為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練圖像并讀取數(shù)據(jù)；將所有捕獲圖像數(shù)據(jù)讀取完畢后，創(chuàng)建訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)集，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)；依次對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)的單層節(jié)點(diǎn)、層數(shù)、各層激活函數(shù)、訓(xùn)練次數(shù)等參數(shù)進(jìn)行設(shè)定，通過(guò)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法，計(jì)算其精度是否達(dá)到90%，如果未達(dá)到閾值，將循環(huán)上述訓(xùn)練算法，如果達(dá)到閾值，則生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型。至此，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的磨損量計(jì)算模型生成完畢。

圖3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的磨損量算法流程圖

1.4 曳引輪槽磨損測(cè)量流程設(shè)計(jì)

曳引輪槽磨損測(cè)量算法流程如圖4 所示。首先，對(duì)程序進(jìn)行初始化設(shè)置，使所有變量回到初始值，之后創(chuàng)建程序主線程，在主線程中，對(duì)所使用的高速相機(jī)進(jìn)行曝光度、增益和圖像區(qū)域等參數(shù)的初始化設(shè)置。其次，讀取標(biāo)定文件并創(chuàng)建采集圖像的子線程，設(shè)定定時(shí)器啟動(dòng)時(shí)間為10 ms，即圖像采樣周期為10 ms。對(duì)定時(shí)器動(dòng)作進(jìn)行判定，如果需要采集圖像，則采集一幀圖像，再將圖像數(shù)據(jù)送入圖像處理線程；如果不需要采集圖像，則需要?jiǎng)?chuàng)建圖像處理的子線程。

在圖像處理線程中，判定是否有待處理的圖像數(shù)據(jù)，當(dāng)無(wú)待處理圖像時(shí)，則等待循環(huán)；當(dāng)有圖像數(shù)據(jù)需要處理時(shí)，首先對(duì)圖像進(jìn)行動(dòng)態(tài)濾波、二值化、膨脹、腐蝕、開(kāi)區(qū)間、骨架提取等預(yù)處理動(dòng)作，對(duì)處理后的圖像進(jìn)行識(shí)別、分割為像素點(diǎn)，并將其轉(zhuǎn)換成世界坐標(biāo)點(diǎn)云，對(duì)世界坐標(biāo)點(diǎn)云的圖像進(jìn)行封口，提取內(nèi)切圓的輪廓尺寸，將其與標(biāo)準(zhǔn)鋼絲繩尺寸大小進(jìn)行比較，當(dāng)內(nèi)切圓尺寸和標(biāo)準(zhǔn)鋼絲繩尺寸不同時(shí)，則需要將繩槽點(diǎn)云沿垂直槽底的方向延伸后再進(jìn)行封口，循環(huán)該步驟，直至內(nèi)切圓尺寸和標(biāo)準(zhǔn)鋼絲繩尺寸相同。最后，提取出此姿態(tài)下的各幾何尺寸生成結(jié)果，與標(biāo)定模型進(jìn)行對(duì)比，得到曳引繩輪槽磨損的測(cè)量結(jié)果。

2 曳引輪槽磨損測(cè)量實(shí)驗(yàn)分析

根據(jù)DB11／040—94《電梯維修技術(shù)要求》中5.4條，當(dāng)繩槽磨損下陷不一致，相差為繩直徑的1／10（1.5 mm）或嚴(yán)重的凹凸不平時(shí)，應(yīng)重新更換繩輪；根據(jù)DB11／T420—2019《電梯安裝、改造、重大修理和維護(hù)保養(yǎng)自檢規(guī)則》中表J1 中第2.5 條，曳引輪槽、卷筒繩槽、鏈輪齒等不得有過(guò)度磨損；根據(jù)該曳引機(jī)生產(chǎn)廠家標(biāo)準(zhǔn)，曳引繩與槽底間隙小于等于1 mm 時(shí)，繩槽應(yīng)重車或更換曳引輪。

圖5 為曳引輪槽磨損測(cè)量裝置進(jìn)行作業(yè)時(shí)的現(xiàn)場(chǎng)以及經(jīng)過(guò)三維重構(gòu)算法解析后形成的曳引輪槽表面三維結(jié)構(gòu)圖。如上文所述，本裝置安裝于電梯機(jī)房的曳引輪下方，其工作環(huán)境相對(duì)復(fù)雜惡劣，同時(shí)，由于曳引機(jī)啟停過(guò)程中抱閘動(dòng)作會(huì)產(chǎn)生振動(dòng)，因此，通過(guò)定制夾具將裝置固定于曳引輪下方，以保證測(cè)量的準(zhǔn)確度。

圖5 測(cè)量裝置現(xiàn)場(chǎng)及形貌重構(gòu)圖

根據(jù)檢驗(yàn)規(guī)范，對(duì)曳引輪槽深度及鋼絲繩與輪槽間隙等參數(shù)進(jìn)行測(cè)量，測(cè)量結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 曳引輪槽測(cè)量實(shí)驗(yàn)結(jié)果

表1 為本文所設(shè)計(jì)的曳引輪槽磨損測(cè)量系統(tǒng)對(duì)5槽曳引輪的測(cè)量結(jié)果。首先對(duì)5 個(gè)輪槽的深度進(jìn)行標(biāo)定測(cè)量，得到輪槽實(shí)際深度，再利用本裝置依次對(duì)每個(gè)輪槽深度進(jìn)行測(cè)量，每個(gè)輪槽測(cè)量5 組，記錄深度測(cè)量值并計(jì)算其與實(shí)際深度的差值。本裝置可實(shí)現(xiàn)電梯運(yùn)行時(shí)的實(shí)時(shí)測(cè)量，因此還可以對(duì)鋼絲繩與曳引輪之間的間隙進(jìn)行實(shí)時(shí)測(cè)量。同樣對(duì)5 個(gè)輪槽的鋼絲繩與輪槽底部間隙進(jìn)行測(cè)量，并計(jì)算間隙測(cè)量值與實(shí)際值的差值。

根據(jù)表1 的測(cè)量結(jié)果可得，5 個(gè)輪槽深度的測(cè)量誤差分別為0.28%、0.36%、0.02%、0.43%、0.45%；實(shí)際間隙的測(cè)量誤差分別為1.0%、1.7%、0.6%、1.7%、2.9%?？傮w來(lái)說(shuō)，輪槽深度測(cè)量準(zhǔn)確率大于99.5%，誤差小于0.5%；間隙誤差測(cè)量準(zhǔn)確率大于97%，誤差小于3%，測(cè)量結(jié)果符合要求。究其原因，本裝置采用一字激光器對(duì)曳引輪的截面進(jìn)行掃描，再將其進(jìn)行三維重構(gòu)并計(jì)算誤差，由于測(cè)量環(huán)境與光學(xué)成像特性的影響，激光照射在曳引輪邊緣區(qū)域的輪槽會(huì)產(chǎn)生圖像畸變，導(dǎo)致測(cè)量數(shù)據(jù)出現(xiàn)誤差，而照射在曳引輪中間區(qū)域的輪槽則圖像畸變程度較小，誤差也相對(duì)較小，但是測(cè)量總體準(zhǔn)確率大于97%，實(shí)際測(cè)量效果較好。

3 結(jié)論

本文針對(duì)電梯曳引輪輪槽磨損程度在線量化測(cè)量的實(shí)際需求，設(shè)計(jì)了輪槽磨損量實(shí)時(shí)測(cè)量系統(tǒng)。利用高頻高清圖像捕獲設(shè)備，對(duì)曳引輪槽形貌進(jìn)行采集，利用三維重構(gòu)技術(shù)擬合出表面三維形貌，提取輪槽深度等關(guān)鍵數(shù)據(jù)并與基準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，進(jìn)而得出輪槽磨損量。利用所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，測(cè)量總體準(zhǔn)確率大于97%，證明了系統(tǒng)的有效性，同時(shí)，本系統(tǒng)有利于提高電梯現(xiàn)場(chǎng)的檢測(cè)效率和準(zhǔn)確性，有效助力了電梯安全可靠高質(zhì)量發(fā)展。