(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210704212.2 (22)申请日 2022.06.21 (71)申请人 四川航天电液控制有限公司 地址 610041 四川省成 都市高新区西部园 区百川路18号 (72)发明人 窦涛　冯强　陈茂川　李云峰　 马龙福　舒俊航　陈张宇　吴详　 (74)专利代理 机构 成都虹盛汇泉专利代理有限 公司 51268 专利代理师 周永宏 (51)Int.Cl. B08B 1/00(2006.01) B08B 1/02(2006.01) G06T 5/40(2006.01) H04N 5/225(2006.01) (54)发明名称 一种基于摄像仪的自清洗云台装置及自清 洗方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于摄像仪的自清洗云 台装置， 水平传动齿轮与固定座固定连接， 水平 传动齿轮与旋转轴传动连接， 旋转腔与固定座通 过旋转轴连接； 水平传动电机带动旋转腔绕水平 传动齿轮水平 转动； 垂直传动齿轮安装在旋转腔 内并与垂直传动电机传动连接； 摄像头旋转底座 分别与垂直传动齿轮和摄像仪镜面玻璃固定连 接， 垂直传动齿轮在垂直传动电机的驱动下， 带 动摄像头旋转底座和摄像仪镜面玻璃垂直转动， 通过自清洁雨刷组件进行清洁。 本发 明通过电机 的驱动使摄像仪镜面玻璃进行旋转， 通过自清洁 雨刷组件进行清洁， 避免了摄像仪镜面玻璃被煤 灰遮挡的情况， 无需人工对其进行清洁， 使用方 便。 权利要求书4页 说明书8页 附图4页 CN 114904813 A 2022.08.16 CN 114904813 A 1.一种基于摄像仪的自清洗云台装置， 其特征在于， 包括摄像仪云台系统(14)、 摄像头 旋转底座(13)、 摄 像仪镜面玻璃(12)以及自清洗雨刷组件(15)； 所述摄像仪云台系统(14)包括垂直传动齿轮(1)、 垂直传动电机(2)、 电路组件(3)、 水 平传动齿轮(4)、 固定座(5)、 水平传动电机(6)、 旋转腔(7)和水平传动轴(8)； 所述水平传动齿轮(4)与固定座(5)固定连接， 水平传动齿轮(4)与旋转轴(8)传动连 接， 水平传动电机(6)部分固定在旋转腔(7)内， 旋转腔(7)与固定座(5)通过旋转轴(8)连 接； 水平传动电机(6)的端部齿轮与水平传动齿轮(4)啮合， 水平传动电机(6)的端部齿轮绕 水平传动齿轮(4)做外圈圆周运动， 带动旋转腔(7)绕水平传动齿轮(4)水平转动； 垂直传动电机(2)、 电路组件(3)固定在旋转腔(7)内， 垂直传动齿轮(1)安装在旋转腔 (7)内并与垂直传动电机(2)传动连接； 摄像头旋转底座(13)分别与垂直传动齿轮(1)和摄像仪镜面玻璃(12)固定连接， 垂直 传动齿轮(1)在垂直传动电机(2)的驱动下， 带动摄像头旋转底座(13)和摄像仪镜面玻璃 (12)垂直 转动； 所述自清洗雨刷组件(15)包括刷片支座(9)、 刷片架(10)、 清洁刷(11)； 刷片支座(9)与 旋转腔(7)外壳通过螺钉固定； 清洁刷(11)位于刷片架(10)内侧， 与刷片架(10)之间通过卡 扣连接； 刷片架(10)与刷片支座(9)铰接， 刷片架(10)和刷片支座(9)之间设有弹性元件， 使 清洁刷(1 1)压紧贴合于摄 像仪镜面玻璃(12)。 2.一种基于摄 像仪的自清洗方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤1、 采集图像数据对并对图像进行增强处 理； 具体包括以下子步骤： 步骤11、 通过摄 像仪采集工作面上视频， 并保存视频； 步骤12、 将 采集视频的每一帧图像Ii作为图像集中的一个 元素， i∈[1,n ]， n为视频的总 帧数； 步骤13、 将图像转化为灰度图， 然后统计各个灰度等级下像素点的个数， 绘制该张图片 的直方图； 步骤14、 均衡直方图， 具体方法为： 设直方图均衡函数为s＝T(r)， 该函数有如下性质： (1)T(r)在区间为单调递增函数满足一 一映射； (2)当0 ≤r≤1时， 0 ≤T(r)≤1； 图像中任意一点的像素值r是[0,1]的随机变量； 用函数p(r)表示图像的灰度级分布， p (s)表示变换后的灰度级概 率分布， r和s 分别为像素点均衡化前后的灰度级； 直方图均衡的过程 就是将直方图变换为均匀分布的形式， 具体过程用如下公式表示： x为输入像 素灰度值； pr(x)为输入图像的亮度概率密度分布函数， 均衡化之前的取值范 围为[0,1]； 由于图像输入为离 散数据， 均衡函数为离 散形式； 假设图像中像素的总数是N， 图像的灰度级数是L， 灰度空间是[0,L ‑1]， 用nk表示第k级 灰度在图像内的像素点个数， 那么该图像中灰度级为rk出现的概 率为： 根据灰度级概 率， 对其进行均衡化处 理， 得到图像的灰度级分布函数sk：权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114904813 A 2式中， 表示累积概率， 将累积概率与灰度级的最大值L ‑1相乘即得到均衡化 后的新灰度级； 用新的灰度级代替原来像素点的灰度级实现图像均衡化增强； 步骤15、 选择质量感知相对对比度 QRCM作为描述图像增强的性能指标， QRCM值越大， 说明 图像对比度更高； 用如下公式表示： W2(i,j)＝(1+Ig(i,j))‑1                          (8) 其中， Io(i,j)和Io(i,j)分别为原图像和 增强后的图像的梯度幅度图， e为GMS的均值； 图像增强前后相对梯度变化用如下公式表示： ε为无穷量； GMS用如下公式表示： 当QRCM值小于预设的阈值α 时， 表示图像对比度 不满足要求， 执行步骤16； 否则直接输出 图像； 步骤16、 计算图像增强： 采用平台极限三直方 图均衡化图像增强算法PLTHE， 将图像划 分为3个互不重叠的子图像， 分别统计各个子图像的直方图， 分别进行均衡化操作； 计算平 均值和中值的平均值得到直方图的裁剪阈值； 计算图像的标准偏差进而确定直方图的分段 参数， 将直方图划为 三个直方子图； 设一幅直方图为G(i)， 则公式(2)中图像 像素总数表示 为： PLTHE算法直方图的裁 剪值计算如下： Cmedian＝median[G(i)]                         (12) Cmean＝mean[G(i)]                          (13) 权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114904813 A 3