CN109061223B - 一种检测电机风扇转向的方法及*** - Google Patents
一种检测电机风扇转向的方法及*** Download PDFInfo
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Abstract
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,特别涉及一种检测电机风扇转向的方法及***。
背景技术
随着智能化生产的发展,很多机电产品的生产过程中,需要判断电机风扇的扇叶转向。
目前,机电产品生产过程中,可以由专业工作人员人工主观判断电机风扇转向。
由于需要人工检测电机风扇转向,故现有实现方式的人工成本高。
发明内容
本发明提供了一种检测电机风扇转向的方法及***,能够自动检测电机风扇转向,从而降低人工成本的投入。
为了达到上述目的,本发明是通过如下技术方案实现的:
一方面,本发明提供了一种检测电机风扇转向的方法,所述电机的风扇扇叶呈中心对称分布,包括:
计算所述角速度偏差值与预设的电机角速度的加和;
以所述加和为采样周期,连续采集两个电机风扇转动图像;
根据所述两个电机风扇转动图像,确定最小角度差的正负符号;
根据所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号,检测所述电机的风扇转向。
进一步地,所述根据所述两个电机风扇转动图像,确定最小角度差的正负符号包括:从所述两个电机风扇转动图像中确定出在先采集到的第一图像和在后采集到的第二图像;根据所述第一图像和所述第二图像,确定最小角度差的正负符号;
其中,所述最小角度差为所述第一图像中的第一扇叶与所述第二图像中的第二扇叶间的目标角度差,所述第一图像中除所述第一扇叶之外的任一其他扇叶与所述第二扇叶间的角度差均不小于所述目标角度差,所述第二图像中除所述第二扇叶之外的任一其他扇叶与所述第一扇叶间的角度差均不小于所述目标角度差。
进一步地,所述根据所述第一图像和所述第二图像,确定最小角度差的正负符号,包括:当所述第二扇叶位于所述第一扇叶的顺时针方向上时,确定所述最小角度差的符号为正;当所述第二扇叶位于所述第一扇叶的逆时针方向上时,确定所述最小角度差的符号为负;
对应地,所述根据所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号,检测所述电机的风扇转向,包括:所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号相同时,确定所述电机的风扇转向为逆时针方向;所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号相反时,确定所述电机的风扇转向为顺时针方向。
进一步地,所述根据所述第一图像和所述第二图像,确定最小角度差的正负符号,包括:当所述第二扇叶位于所述第一扇叶的顺时针方向上时,确定所述最小角度差的符号为负;当所述第二扇叶位于所述第一扇叶的逆时针方向上时,确定所述最小角度差的符号为正;
对应地,所述根据所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号,检测所述电机的风扇转向,包括:所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号相同时,确定所述电机的风扇转向为顺时针方向;所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号相反时,确定所述电机的风扇转向为逆时针方向。
进一步地,该检测电机风扇转向的方法还包括:根据采集到的任一电机风扇转动图像,通过图像识别技术,识别所述电机的风扇扇叶数量。
另一方面,本发明提供了一种检测电机风扇转向的***,包括:
电机、图像采集***、图像处理***;
所述电机的风扇扇叶呈中心对称分布;
所述图像处理***,用于设置非零的角速度偏差值,所述角速度偏差值的取值范围为其中,p为所述电机的风扇扇叶数量;计算所述角速度偏差值与预设的电机角速度的加和,并触发所述图像采集***;根据所述图像采集***以所述加和为采样周期,连续采集到的两个电机风扇转动图像,确定最小角度差的正负符号;根据所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号,检测所述电机的风扇转向;
所述图像采集***,用于以所述加和为采样周期,连续采集两个电机风扇转动图像。
进一步地,所述图像处理***,具体用于从所述两个电机风扇转动图像中确定出在先采集到的第一图像和在后采集到的第二图像;根据所述第一图像和所述第二图像,确定最小角度差的正负符号;
其中,所述最小角度差为所述第一图像中的第一扇叶与所述第二图像中的第二扇叶间的目标角度差,所述第一图像中除所述第一扇叶之外的任一其他扇叶与所述第二扇叶间的角度差均不小于所述目标角度差,所述第二图像中除所述第二扇叶之外的任一其他扇叶与所述第一扇叶间的角度差均不小于所述目标角度差。
进一步地,所述图像处理***,具体用于当所述第二扇叶位于所述第一扇叶的顺时针方向上时,确定所述最小角度差的符号为正;当所述第二扇叶位于所述第一扇叶的逆时针方向上时,确定所述最小角度差的符号为负;所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号相同时,确定所述电机的风扇转向为逆时针方向;所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号相反时,确定所述电机的风扇转向为顺时针方向。
进一步地,所述图像处理***,具体用于当所述第二扇叶位于所述第一扇叶的顺时针方向上时,确定所述最小角度差的符号为负;当所述第二扇叶位于所述第一扇叶的逆时针方向上时,确定所述最小角度差的符号为正;所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号相同时,确定所述电机的风扇转向为顺时针方向;所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号相反时,确定所述电机的风扇转向为逆时针方向。
进一步地,所述图像处理***,还用于根据所述图像采集***采集到的任一电机风扇转动图像,通过图像识别技术,识别所述电机的风扇扇叶数量。
本发明提供了一种检测电机风扇转向的方法及***。电机的风扇扇叶呈中心对称分布。该方法包括:基于取值范围设置非零的角速度偏差值,p为电机的风扇扇叶数量;计算角速度偏差值与预设的电机角速度的加和;以加和为采样周期,连续采集两个电机风扇转动图像;根据两个电机风扇转动图像,确定最小角度差的正负符号;根据最小角度差的正负符号和角速度偏差值的正负符号,检测电机的风扇转向。可见,本发明基于图像识别技术,能够自动检测电机风扇转向,从而降低人工成本的投入。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一实施例提供的一种检测电机风扇转向的方法的流程图;
图2是本发明一实施例提供的一种特定采样周期下连续采集到的两个电机风扇转动图像的叠加效果示意图;
图3是本发明一实施例提供的另一种检测电机风扇转向的方法的流程图;
图4是本发明一实施例提供的一种检测电机风扇转向的***的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例,基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,本发明实施例提供了一种检测电机风扇转向的方法,所述电机的风扇扇叶呈中心对称分布,包括:
步骤102:计算所述角速度偏差值与预设的电机角速度的加和。
步骤103:以所述加和为采样周期,连续采集两个电机风扇转动图像。
步骤104:根据所述两个电机风扇转动图像,确定最小角度差的正负符号。
步骤105:根据所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号,检测所述电机的风扇转向。
本发明实施例提供了一种检测电机风扇转向的方法,电机的风扇扇叶呈中心对称分布,基于取值范围设置非零的角速度偏差值,p为电机的风扇扇叶数量;计算角速度偏差值与预设的电机角速度的加和;以加和为采样周期,连续采集两个电机风扇转动图像;根据两个电机风扇转动图像,确定最小角度差的正负符号;根据最小角度差的正负符号和角速度偏差值的正负符号,检测电机的风扇转向。可见,本发明实施例基于图像识别技术,能够自动检测电机风扇转向,从而降低人工成本的投入。
为得到准确无误的电机风扇转向,可以限定非零角速度偏差值的取值范围为如此,可针对不同电机风扇转动图像中的同一扇叶进行分析。同时,为避免扇叶布局位置对分析过程造成干扰,保证电机风扇转向的准确判断,优选地,可以限定电机的风扇扇叶,基于扇叶转动轴呈中心对称分布。
本发明实施例中,电机风扇转动图像可由图像采集***进行采集,采集到的图像可由图像处理***进行处理。
在本发明的一个实施例中,所述根据所述两个电机风扇转动图像,确定最小角度差的正负符号包括:从所述两个电机风扇转动图像中确定出在先采集到的第一图像和在后采集到的第二图像;根据所述第一图像和所述第二图像,确定最小角度差的正负符号;
其中,所述最小角度差为所述第一图像中的第一扇叶与所述第二图像中的第二扇叶间的目标角度差,所述第一图像中除所述第一扇叶之外的任一其他扇叶与所述第二扇叶间的角度差均不小于所述目标角度差,所述第二图像中除所述第二扇叶之外的任一其他扇叶与所述第一扇叶间的角度差均不小于所述目标角度差。
详细地,确定好采样周期后,即可基于采样周期进行连续采样,以采集到两个电机风扇转动图像。
比如,假设上述加和为1.1s,那么可以于计时1.1s时采集电机风扇转动图像:图像a,然后于计时2.2s时采集电机风扇转动图像:图像b。由于图像a的采集时间早于图像b的采集时间,故图像a为在先采集到的图像,图像b为在后采集到的图像。在此情况下,上述第一图像可以为图像a,上述第二图像可以为图像b。
请参考图2,图2可以为上述步骤103中,连续采集到的两个电机风扇转动图像的叠加效果示意图。
假设图2中所示的两个图像分别为上述图像a和上述图像b,并基于两图像的采集先后顺序,设定图像a中的扇叶如图2中实线所示,图像b中的扇叶如图2中虚线所示。图2中的O点可以位于扇叶转动轴的中心轴线上。
在确定最小角度差时,可以先确定第二扇叶来确定第一扇叶,也可以先确定第一扇叶来确定第二扇叶。由于扇叶呈中心对称分布,故先确定第二扇叶时,第二图像中的任一扇叶均可作为第二扇叶,同理,先确定第一扇叶时,第一图像中的任一扇叶均可作为第一扇叶。
举例来说,请参考图2,以图像b中点A所在的扇叶作为第二扇叶进行分析。
请参考图2,点A所在的扇叶与图像a中点B所在的扇叶间的角度差可以为∠AOB的值,点A所在的扇叶与图像a中点C所在的扇叶间的角度差可以为∠AOC的值,点A所在的扇叶与图像a中点D所在的扇叶间的角度差可以为∠AOD的值。经对比可知,∠AOB的值相对最小,故∠AOB的值即可以为上述最小角度差,即上述目标角度差。如此,点B所在的扇叶即可以为上述第二扇叶。
在本发明一个实施例中,可以分别计算出第一扇叶与第二图像中每一个扇叶间的角度差,将其中的最小值确定为最小角度差。当然,基于同样的实现原理,在本发明另一实施例中,也可以分别计算出第二扇叶与第一图像中每一个扇叶间的角度差,将其中的最小值确定为最小角度差。
详细地,基于同样的实现原理,可以基于下述方式1或下述方式2,以判定电机风扇转向。
方式1:
在本发明的一个实施例中,所述根据所述第一图像和所述第二图像,确定最小角度差的正负符号,包括:当所述第二扇叶位于所述第一扇叶的顺时针方向上时,确定所述最小角度差的符号为正;当所述第二扇叶位于所述第一扇叶的逆时针方向上时,确定所述最小角度差的符号为负;
对应地,所述根据所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号,检测所述电机的风扇转向,包括:所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号相同时,确定所述电机的风扇转向为逆时针方向;所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号相反时,确定所述电机的风扇转向为顺时针方向。
方式2:
在本发明的一个实施例中,所述根据所述第一图像和所述第二图像,确定最小角度差的正负符号,包括:当所述第二扇叶位于所述第一扇叶的顺时针方向上时,确定所述最小角度差的符号为负;当所述第二扇叶位于所述第一扇叶的逆时针方向上时,确定所述最小角度差的符号为正;
对应地,所述根据所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号,检测所述电机的风扇转向,包括:所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号相同时,确定所述电机的风扇转向为顺时针方向;所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号相反时,确定所述电机的风扇转向为逆时针方向。
对于上述方式1和方式2,可以先设定好相应的最小角度差符号正负判断规则和电机风扇转向判定规则,并由图像处理***基于两预设规则进行电机风扇转向的检测。
在本发明的一个实施例中,该检测电机风扇转向的方法进一步包括:根据采集到的任一电机风扇转动图像,通过图像识别技术,识别所述电机的风扇扇叶数量。
详细地,对于图像采集***在任一时刻采集到的电机风扇转动图像,均可经图像识别技术以识别出电机的风扇扇叶数量。比如,以图2中的图像a为例,可识别到电机具有3个风扇扇叶。
综上所述,本发明实施例运用角速度,引入转速差,采用图像识别得出最小角度差,通过最小角度差与转速差的符号关系来判断风扇转向。如此,基于图像识别技术,电机风扇转向可自动检测,从而解决了人为检测所带来的检测效率低、检测准确度低、人工成本投入大、机电产品生产效率低等问题。
如图3所示,本发明一个实施例提供了另一种检测电机风扇转向的方法,该方法以上述方式1为例,具体包括以下步骤:
步骤301:设定最小角度差符号正负判断规则和电机风扇转向判定规则。
最小角度差符号正负判断规则为:最小角度差对应的在后采集图像扇叶位于最小角度差对应的在先采集图像扇叶的顺时针方向上时,最小角度差的符号为正,否则为负。
电机风扇转向判定规则为:最小角度差的正负符号和角速度偏差值的正负符号相同时,电机的风扇转向为逆时针方向;否则为顺时针方向。
步骤302:根据采集到的任一电机风扇转动图像,通过图像识别技术,识别电机的风扇扇叶数量,其中,电机的风扇扇叶呈中心对称分布。
假设本发明实施例所分析的电机为图2对应的电机,故可识别到电机具有3个风扇扇叶。
假设电机实际上为顺时针转动。
假设设置的角速度偏差值为一个正值。
步骤304:计算角速度偏差值与预设的电机角速度的加和。
如此,所得加和大于电机角速度。由于角速度与时间成反比,故进一步地可知,加和对应的采样周期的数值要小于电机转动一周所用时间的数值。比如,假设电机每1s转动一周,则采样周期可以为0.98s。
步骤305:以加和为采样周期,连续采集两个电机风扇转动图像。
假设以0.98s为采样周期进行连续采样,比如分别采集计时时间为1.96s的图像和计时时间为2.94s的图像。1.96s时采集到的图像为在先采集图像,2.94s时采集到的图像为在后采集图像。
步骤306:从两个电机风扇转动图像中确定出在先采集图像和在后采集图像。
详细地,基于各图像的采集先后顺序,可以区分开两图像。
由于电机实际上为顺时针转动,故这两个图像可以如图2所示,其中,在先采集图像对应于实线部分,在后采集图像对应于虚线部分。
步骤307:基于最小角度差符号正负判断规则,根据在先采集图像和在后采集图像,确定最小角度差的正负符号。
详细地,最小角度差为第一图像中的第一扇叶与第二图像中的第二扇叶间的目标角度差,第一图像中除第一扇叶之外的任一其他扇叶与第二扇叶间的角度差均不小于目标角度差,第二图像中除第二扇叶之外的任一其他扇叶与第一扇叶间的角度差均不小于目标角度差。
假设设定在后采集图像中的点A所在扇叶为第二扇叶,故经对对比分析,可知在先采集图像中的点B所在扇叶为第一扇叶,两者间的角度差为最小角度差。
由于点A所在扇叶位于点B所在扇叶的逆时针方向上,故该最小角度差符号为负。
步骤308:基于电机风扇转向判定规则,根据最小角度差的正负符号和角速度偏差值的正负符号,检测电机的风扇转向。
由于最小角度差符号为负,而设置的角速度偏差值为一个正值,两者符号不同,故可判定出电机风扇转向为顺时针方向。可以看出,判定出的风扇转向与电机实际的风扇转向相一致。
如图4所示,本发明一个实施例提供了一种检测电机风扇转向的***,包括:
电机401、图像采集***402、图像处理***403;
所述电机401的风扇扇叶呈中心对称分布;
所述图像处理***403,用于设置非零的角速度偏差值,所述角速度偏差值的取值范围为其中,p为所述电机401的风扇扇叶数量;计算所述角速度偏差值与预设的电机角速度的加和,并触发所述图像采集***402;根据所述图像采集***402以所述加和为采样周期,连续采集到的两个电机风扇转动图像,确定最小角度差的正负符号;根据所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号,检测所述电机401的风扇转向;
所述图像采集***402,用于以所述加和为采样周期,连续采集两个电机风扇转动图像。
在本发明一个实施例中,所述图像处理***403,具体用于从所述两个电机风扇转动图像中确定出在先采集到的第一图像和在后采集到的第二图像;根据所述第一图像和所述第二图像,确定最小角度差的正负符号;
其中,所述最小角度差为所述第一图像中的第一扇叶与所述第二图像中的第二扇叶间的目标角度差,所述第一图像中除所述第一扇叶之外的任一其他扇叶与所述第二扇叶间的角度差均不小于所述目标角度差,所述第二图像中除所述第二扇叶之外的任一其他扇叶与所述第一扇叶间的角度差均不小于所述目标角度差。
在本发明一个实施例中,对应于上述方式1,所述图像处理***403,具体用于当所述第二扇叶位于所述第一扇叶的顺时针方向上时,确定所述最小角度差的符号为正;当所述第二扇叶位于所述第一扇叶的逆时针方向上时,确定所述最小角度差的符号为负;所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号相同时,确定所述电机401的风扇转向为逆时针方向;所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号相反时,确定所述电机401的风扇转向为顺时针方向。
在本发明一个实施例中,对应于上述方式2,所述图像处理***403,具体用于当所述第二扇叶位于所述第一扇叶的顺时针方向上时,确定所述最小角度差的符号为负;当所述第二扇叶位于所述第一扇叶的逆时针方向上时,确定所述最小角度差的符号为正;所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号相同时,确定所述电机401的风扇转向为顺时针方向;所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号相反时,确定所述电机401的风扇转向为逆时针方向。
在本发明一个实施例中,所述图像处理***403,还用于根据所述图像采集***402采集到的任一电机风扇转动图像,通过图像识别技术,识别所述电机401的风扇扇叶数量。
上述***内的各单元、设备、子***之间的信息交互、执行过程等内容,由于与本发明方法实施例基于同一构思,具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述,此处不再赘述。
综上所述,本发明的各个实施例至少具有如下有益效果:
1、本发明实施例中,电机的风扇扇叶呈中心对称分布,基于取值范围设置非零的角速度偏差值,p为电机的风扇扇叶数量;计算角速度偏差值与预设的电机角速度的加和;以加和为采样周期,连续采集两个电机风扇转动图像;根据两个电机风扇转动图像,确定最小角度差的正负符号;根据最小角度差的正负符号和角速度偏差值的正负符号,检测电机的风扇转向。可见,本发明实施例基于图像识别技术,能够自动检测电机风扇转向,从而降低人工成本的投入。
2、本发明实施例中,运用角速度,引入转速差,采用图像识别得出最小角度差,通过最小角度差与转速差的符号关系来判断风扇转向。如此,基于图像识别技术,电机风扇转向可自动检测,从而解决了人为检测所带来的检测效率低、检测准确度低、人工成本投入大、机电产品生产效率低等问题。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个〃····〃”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同因素。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成,前述的程序可以存储在计算机可读取的存储介质中,该程序在执行时,执行包括上述方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质中。
最后需要说明的是:以上所述仅为本发明的较佳实施例,仅用于说明本发明的技术方案,并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所做的任何修改、等同替换、改进等,均包含在本发明的保护范围内。
Claims (8)
1.一种检测电机风扇转向的方法,其特征在于,所述电机的风扇扇叶呈中心对称分布,包括:
计算所述角速度偏差值与预设的电机角速度的加和;
以所述加和对应的采样周期的数值作为采样周期,连续采集两个电机风扇转动图像;
根据所述两个电机风扇转动图像,确定最小角度差的正负符号;
根据所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号,检测所述电机的风扇转向;
所述根据所述两个电机风扇转动图像,确定最小角度差的正负符号包括:从所述两个电机风扇转动图像中确定出在先采集到的第一图像和在后采集到的第二图像;根据所述第一图像和所述第二图像,确定最小角度差的正负符号;
其中,所述最小角度差为所述第一图像中的第一扇叶与所述第二图像中的第二扇叶间的目标角度差,所述第一图像中除所述第一扇叶之外的任一其他扇叶与所述第二扇叶间的角度差均不小于所述目标角度差,所述第二图像中除所述第二扇叶之外的任一其他扇叶与所述第一扇叶间的角度差均不小于所述目标角度差。
2.根据权利要求1所述的检测电机风扇转向的方法,其特征在于,
所述根据所述第一图像和所述第二图像,确定最小角度差的正负符号,包括:当所述第二扇叶位于所述第一扇叶的顺时针方向上时,确定所述最小角度差的符号为正;当所述第二扇叶位于所述第一扇叶的逆时针方向上时,确定所述最小角度差的符号为负;
对应地,所述根据所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号,检测所述电机的风扇转向,包括:所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号相同时,确定所述电机的风扇转向为逆时针方向;所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号相反时,确定所述电机的风扇转向为顺时针方向。
3.根据权利要求1所述的检测电机风扇转向的方法,其特征在于,
所述根据所述第一图像和所述第二图像,确定最小角度差的正负符号,包括:当所述第二扇叶位于所述第一扇叶的顺时针方向上时,确定所述最小角度差的符号为负;当所述第二扇叶位于所述第一扇叶的逆时针方向上时,确定所述最小角度差的符号为正;
对应地,所述根据所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号,检测所述电机的风扇转向,包括:所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号相同时,确定所述电机的风扇转向为顺时针方向;所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号相反时,确定所述电机的风扇转向为逆时针方向。
4.根据权利要求1至3中任一所述的检测电机风扇转向的方法,其特征在于,
进一步包括:根据采集到的任一电机风扇转动图像,通过图像识别技术,识别所述电机的风扇扇叶数量。
5.一种检测电机风扇转向的***,其特征在于,包括:
电机、图像采集***、图像处理***;
所述电机的风扇扇叶呈中心对称分布;
所述图像处理***,用于设置非零的角速度偏差值,所述角速度偏差值的取值范围为其中,p为所述电机的风扇扇叶数量;计算所述角速度偏差值与预设的电机角速度的加和,并触发所述图像采集***;根据所述图像采集***以所述加和对应的采样周期的数值作为采样周期,连续采集到的两个电机风扇转动图像,确定最小角度差的正负符号;根据所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号,检测所述电机的风扇转向;
所述图像采集***,用于以所述加和对应的采样周期的数值作为采样周期,连续采集两个电机风扇转动图像;
所述图像处理***,具体用于从所述两个电机风扇转动图像中确定出在先采集到的第一图像和在后采集到的第二图像;根据所述第一图像和所述第二图像,确定最小角度差的正负符号;
其中,所述最小角度差为所述第一图像中的第一扇叶与所述第二图像中的第二扇叶间的目标角度差,所述第一图像中除所述第一扇叶之外的任一其他扇叶与所述第二扇叶间的角度差均不小于所述目标角度差,所述第二图像中除所述第二扇叶之外的任一其他扇叶与所述第一扇叶间的角度差均不小于所述目标角度差。
6.根据权利要求5所述的检测电机风扇转向的***,其特征在于,
所述图像处理***,具体用于当所述第二扇叶位于所述第一扇叶的顺时针方向上时,确定所述最小角度差的符号为正;当所述第二扇叶位于所述第一扇叶的逆时针方向上时,确定所述最小角度差的符号为负;所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号相同时,确定所述电机的风扇转向为逆时针方向;所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号相反时,确定所述电机的风扇转向为顺时针方向。
7.根据权利要求5所述的检测电机风扇转向的***,其特征在于,
所述图像处理***,具体用于当所述第二扇叶位于所述第一扇叶的顺时针方向上时,确定所述最小角度差的符号为负;当所述第二扇叶位于所述第一扇叶的逆时针方向上时,确定所述最小角度差的符号为正;所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号相同时,确定所述电机的风扇转向为顺时针方向;所述最小角度差的正负符号和所述角速度偏差值的正负符号相反时,确定所述电机的风扇转向为逆时针方向。
8.根据权利要求5至7中任一所述的检测电机风扇转向的***,其特征在于,
所述图像处理***,还用于根据所述图像采集***采集到的任一电机风扇转动图像,通过图像识别技术,识别所述电机的风扇扇叶数量。
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