基于图像匹配的输送带纵向撕裂检测系统及方法技术方案

一种基于图像匹配的输送带纵向撕裂检测系统及方法，涉及机器视觉、图像处理技术领域，包括输送带和撕裂检测系统，撕裂检测系统包括一字红色激光发生器、高速CCD相机、警报器、计算机处理软件，一字红色激光发生器倾斜设置在所述输送带的下方，一字红色激光发生器照射出的激光线垂直于输送带的运转方向，高速CCD相机设置在输送带下方用来捕捉所述激光线，高速CCD相机信号连接计算机处理软件，计算机处理软件信号连接所述警报器。借助一字型红色激光线单色性好、对比度高、方向性强等特点，在输送带表面呈高亮单色细线，更突出输送带表面特征，更有利于图像识别处理。更有利于图像识别处理。更有利于图像识别处理。

【技术实现步骤摘要】
基于图像匹配的输送带纵向撕裂检测系统及方法


[0001]本专利技术涉及机器视觉、图像处理
，特别涉及一种基于图像匹配的输送带纵向撕裂检测系统及方法。

技术介绍

[0002]输送机是运输煤炭、矿石等的关键设备，并且输送带成本较高，是输送机总体成本的一半左右。在带式输送机长期、高负荷运行过程中，输送带面临着托辊、滚筒摩擦、物料卡压、落料冲击、物料夹杂的异物划伤和刺穿等危险，造成输送带撕裂等事故发生。输送机运行速度快、距离长，一旦发生撕裂事故，必须及时检测出来并停机，如果得不到有效地解决，将会造成纵向撕裂等重大安全事故，通常会造成数十米甚至数百米的输送带损坏，进而导致停产、造成设备的损坏和人员伤亡以及巨大的经济损失，严重影响安全生产。
[0003]现有的针对输送带撕裂等异常情况检测的主流方法包括三大类：人工检测、接触式检测以及非接触式检测。人工检测方式效率低，主观因素强，人力成本高；接触式检测方法如漏料检测和压力测试，该方式虽然结构简单但是准确率低，易损坏，易产生漏检错检现象；非接触式检测方法如嵌入法、超声波法、X 光探测、频射法、机器视觉。嵌入法、超声波法、频射法虽然可靠，但是价格高昂、结构复杂；X光探测精度较高，但是对人体有辐射作用。输送带在运行过程中，对于输送带的纵向撕裂问题，其故障模型不确定、时间具有随机性、因果关系复杂、故障诊断与检测理论不完善，严重影响了运输系统的安全生产及运输系统的寿命，输送带纵向撕裂的在线检测需要新的理论方法。在目前的相关技术中，对于撕裂故障检测较新颖的方法均是采用图像处理进行检测，但是由于工业现场背景的复杂性、输送带本身可能存在干扰等情况，导致现有检测方法准确性不高。

技术实现思路

[0004]针对以上缺陷，本专利技术的目的是提供一种基于图像匹配的输送带纵向撕裂检测系统及方法，此基于图像匹配的输送带纵向撕裂检测系统及方法可以准确检测输送带的纵向撕裂问题，能够在工业生产中及时的给出撕裂警报信息，减少撕裂事故发生时造成的经济和设备损失。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术的技术方案是：
[0006]基于图像匹配的输送带纵向撕裂检测系统，包括输送带和撕裂检测系统，其特征在于，所述撕裂检测系统包括激光发生器、CCD相机、警报器、计算机处理软件，所述激光发生器倾斜设置在所述输送带的下方，所述激光发生器照射出的激光线垂直于所述输送带的运转方向，所述CCD相机设置在所述输送带下方用来捕捉所述激光线，所述CCD相机信号连接所述计算机处理软件，所述计算机处理软件信号连接所述警报器。
[0007]其中，包括以下步骤：S1：使用一字红色激光发生器发射红色激光线作为辅助激光源，使用高速CCD相机与红色激光线相结合的方法，通过CCD相机提取输送带正常运行的连续视频；S2：将上述CCD相机提取的连续视频传输至计算机处理软件中进行视频处理，在未
发生撕裂时，红色激光线呈连续的曲线，而在撕裂发生部位，红色激光线会出现不连续的断点，通过视频处理之后，得到具有输送带初始状态表面特征的现状视频，在撕裂判断后获取下一段输送带的现状视频进行动态更新；S3：将现状视频与日常检修后初始状态输送带运转一圈时形成的模板图像相比对，获得了输送带表面特征的模板图像与现状对比图之后，需要用图像匹配的算法对输送带的现状视频在模板图像上进行精确定位，然后分析现状视频与模板图像之间的特征差异，最后分析这些差异是否为发生了纵向撕裂。
[0008]其中，S2中所述视频处理包括以下步骤：步骤一：对CCD相机提取的输送带正常运行的连续视频进行单帧输送带截面特征图像提取，然后对每一帧输送带截面特征图像进行RGV灰度化处理；步骤二：对步骤一中经过RGV灰度化处理后的单帧输送带截面特征图像进行降噪处理，降噪处理采用加权快速中值滤波算法；步骤三：对步骤二处理的视频采用自动阈值寻优的区域分割算法对输送带截面特征曲线区域分割；步骤四：将步骤三中的视频进行背景图像去除；步骤五：在去除输送带背景后，将输送带截面特征曲线进行分段斜率曲线矫正；步骤六：输送带表面特征图像的拼接矫正，拼接矫正包括抖动矫正和尺寸矫正，然后使用图像拼接算法对每一帧图像进行拼接，得到具有输送带初始状态表面特征的现状视频；步骤七：在撕裂判断后获取下一段输送带的现状视频进行动态更新。
[0009]其中，所述模板图像的生成步骤包括在输送带系统日常检修之后，利用码盘进行定位，采集输送带初始状态空载一圈时的视频，并将其每一帧图像进行 RGV灰度化、加权快速中值滤波、自动阈值寻优的区域分割算法、去除背景、抖动矫正和尺寸矫正，最终将视频拼接为具有输送带初始状态表面特征的模板图像。
[0010]其中，将现状视频与模板图像相比对的过程包括以下步骤：将现状视频在模板图像进行图形匹配，寻找到现状视频所对应的输送带初始状态表面特征情况，并判断现状视频内哪些特征区域是新增区域，将新增区域进行面积滤波，排除新增区域中面积较小的区域，将剩下的新增区域进行长度滤波检测，若存在新增特征区域的长度超过提前设定的撕裂警报阈值，则可以判定输送带发生了纵向撕裂，利用码盘对现状视频进行定位，并通过警报器发出警报信息。
[0011]其中，所述图形匹配采用改进的归一化互相关匹配算法。
[0012]其中，所述面积滤波的实现方法：1.用形态学的标记算法，对带有输送带表面特征的二值图像f(i，j)进行8邻域标定，将各特征区域按正整数顺序标记为不同的灰度级别，设标记的区域数量为q，则被标记区域最大的灰度级别为 q；2.计算各个灰度级别的数量，从而计算各特征区域的面积S
k
大小；3.当特征区域面积S
k
比预先设定的面积临界阈值Tm小时，将相应的灰度级别清零。
[0013]其中，长度滤波检测的实现方法：1.用形态学的标记算法，对带有输送带表面特征的二值图像f(i，j)进行8邻域标定，将各特征区域按正整数顺序标记为不同的灰度级别，设标记的区域数量为q，则被标记区域最大的灰度级别为 q；2.查找各个灰度级别在纵向上最大与最小的点，它们的差值b便是该特征区域在纵向上的长度；3.当特征区域长度b比预先设定的长度临界阈值Tl小时，将相应的灰度级别清零。
[0014]其中，判定输送带发生了纵向撕裂的标准增加倾斜角度判定，所述倾斜角度判定增加到所述长度滤波检测之后，所述倾斜角度判定的方法如下：1.用形态学的标记算法，对新增表面特征经过面积、长度判定后的图像进行8邻域标定，将各特征区域标记为不同的灰
度级别；2.对各个灰度级别分别进行直线拟合，求出他们的点斜式方程y＝kx+b，其中k是直线的斜率，再通过公式α＝arctan(k)求出倾斜角度α；3.倾斜角α在[80,100]之间的符合纵向撕裂特点，予以保留，将倾斜角a不在这个范围内的特征区域剔除。
[0015]其中，所述尺寸矫正采用图像缩放处理，缩放方法采用双线次插值。
[0016]采用了上述技术方案后，本专利技术的有益效果是：
[0017]1、本专利技术设计的一种基于图像匹配的输送带纵向撕本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于图像匹配的输送带纵向撕裂检测系统，包括输送带和撕裂检测系统，其特征在于，所述撕裂检测系统包括激光发生器、CCD相机、警报器、计算机处理软件，所述激光发生器倾斜设置在所述输送带的下方，所述激光发生器照射出的激光线垂直于所述输送带的运转方向，所述CCD相机设置在所述输送带下方用来捕捉所述激光线，所述CCD相机信号连接所述计算机处理软件，所述计算机处理软件信号连接所述警报器。2.基于图像匹配的输送带纵向撕裂检测系统的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：使用一字红色激光发生器发射红色激光线作为辅助激光源，使用高速CCD相机与红色激光线相结合的方法，通过CCD相机提取输送带正常运行的连续视频；S2：将上述CCD相机提取的连续视频传输至计算机处理软件中进行视频处理，在未发生撕裂时，红色激光线呈连续的曲线，而在撕裂发生部位，红色激光线会出现不连续的断点，通过视频处理之后，得到具有输送带初始状态表面特征的现状视频，在撕裂判断后获取下一段输送带的现状视频进行动态更新；S3：将现状视频与日常检修后初始状态输送带运转一圈时形成的模板图像相比对，获得了输送带表面特征的模板图像与现状对比图之后，需要用图像匹配的算法对输送带的现状视频在模板图像上进行精确定位，然后分析现状视频与模板图像之间的特征差异，最后分析这些差异是否为发生了纵向撕裂。3.根据权利要求2所述的基于图像匹配的输送带纵向撕裂检测系统的检测方法，其特征在于，S2中所述视频处理包括以下步骤：步骤一：对CCD相机提取的输送带正常运行的连续视频进行单帧输送带截面特征图像提取，然后对每一帧输送带截面特征图像进行RGV灰度化处理；步骤二：对步骤一中经过RGV灰度化处理后的单帧输送带截面特征图像进行降噪处理，降噪处理采用加权快速中值滤波算法；步骤三：对步骤二处理的视频采用自动阈值寻优的区域分割算法对输送带截面特征曲线区域分割；步骤四：将步骤三中的视频进行背景图像去除；步骤五：在去除输送带背景后，将输送带截面特征曲线进行分段斜率曲线矫正；步骤六：输送带表面特征图像的拼接矫正，拼接矫正包括抖动矫正和尺寸矫正，然后使用图像拼接算法对每一帧图像进行拼接，得到具有输送带初始状态表面特征的现状视频；步骤七：在撕裂判断后获取下一段输送带的现状视频进行动态更新。4.根据权利要求2所述的基于图像匹配的输送带纵向撕裂检测系统的检测方法，其特征在于，所述模板图像的生成步骤包括在输送带系统日常检修之后，利用码盘进行定位，采集输送带初始状态空载一圈时的视频，并将其每一帧图像进行RGV灰度化、加权快速中值滤波、自动阈值寻优的区域分割算法、去除背景、抖动矫正和尺寸矫...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏东，张震伟，袁志伟，张立清，
申请(专利权)人：潍坊大友电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：