自动扶梯的应用给人们的日常生活提供了舒适与便捷的同时,其背后也隐藏着不容忽视的安全危机。对自动扶梯的运行参数进行定期检测是保障其安全运行的重要举措之一,目前针对自动扶梯的速度检测仍旧是沿用人工手动接触式测量方式,该方法的测量精度易受人为因素影响,读数不稳定。机器视觉技术是目前国内外研究热点之一,基于机器视觉的测速技术已成功应用于多项领域,不仅操作简单而且测量精度也能满足实际检测需要。本文以自动扶梯为测速对象,提出一种基于机器视觉的自动扶梯测速方法,全文的研究工作如下:(1)进行机器视觉测速系统的整体设计。为获取成像质量较高的图像,需要根据实际检测要求选择合适的工业摄像机与镜头组合来进行图像的采集,然后通过设计合理的软件检测平台实现图像的后续处理。(2)根据所获取的梯级及扶手带运行图像的特点,对图像处理不同环节的算法展开了研究。第一步,对图像进行一系列的预处理,通过设置阈值实现目标颜色的识别;然后,采用直线扫描法对颜色提取并降噪后的不连通区域进行填充,对得到的二值图像进行边缘检测与轮廓识别,返回轮廓面积最大的图像;最后,利用霍夫直线检测,提取每张图像中的特征值。(3)建立速度计算与误差分析模型。将特征值经过最小二乘法拟合并多项式求根后的结果代入速度计算模型即可得到自动扶梯梯级或扶手带的运行速度。然后基于误差模型,对可能存在的一系列误差进行分析并提出针对性的优化建议。(4)通过实验来验证本文提出的方法的可行性。通过实验成功地获取得到自动扶梯在匀速状态下快速与慢速运行时梯级与扶手带的速度。此外,还利用高精度转速表测量作对比,实验结果表明,本文提出的测速方法不仅实现了非接触式测量,操作简单,具有较高精度,同时也为提高自动扶梯的监测安全性和高效性提供了一定的借鉴意义。