基于機器視覺的輸送帶跑偏故障在線檢測方法

1.基于機器視覺的輸送帶跑偏故障在線檢測方法，其特征在于：該方法包括如下步驟：
步驟1，利用線陣CCD相機采集輸送帶的運行圖像；
步驟2，對步驟1采集的一幀輸送帶圖像進(jìn)行二值化處理，得到二值圖像，記為b(i，j)；
所述的二值化處理，具體包括如下步驟：
(1)分別計算 和 其中
f(i，j)，i(2)計算
(3)計算閾值T=max(mf，muv)；
(4)根據(jù)步驟(3)計算得到的二值化閾值T，對輸送帶圖像進(jìn)行二值化處理，得到輸送帶的二值圖像，其表達(dá)式為
步驟3，利用步驟2得到的二值圖像，計算一維故障特征函數(shù)
步驟4，利用步驟3得到的一維故障特征函數(shù)g(i)，計算輸送帶的跑偏角和偏移量；
所述的跑偏角的計算公式為β＝90°-|atan(k)|，其中k為對函數(shù)g(i)中輸送帶與背景的分界線進(jìn)行線性擬合后的斜率；
所述的偏移量的計算公式為d=|d1-d2|，其中，d1是輸送帶左邊緣與圖像左邊緣的距離，d2是輸送帶右邊緣與圖像右邊緣的距離；
步驟5，根據(jù)步驟4計算得到的輸送帶的跑偏角和偏移量進(jìn)行輸送帶跑偏故障識別。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機器視覺的輸送帶跑偏故障在線檢測方法，其特征在于，所述的步驟1中，線陣CCD相機的輸出為數(shù)字圖像。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機器視覺的輸送帶跑偏故障在線檢測方法，其特征在于，所述的步驟5中，跑偏故障識別，其識別準(zhǔn)則為：跑偏角或偏移量大于允許值；跑偏角的允許值通常為5°，偏移量的允許值通常為輸送帶寬度的10％。

基于機器視覺的輸送帶跑偏故障在線檢測方法\n技術(shù)領(lǐng)域\n[0001] 本發(fā)明涉及一種輸送帶跑偏檢測方法，具體地涉及一種基于機器視覺的輸送帶跑偏故障在線檢測方法，屬于設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測領(lǐng)域。\n背景技術(shù)\n[0002] 帶式輸送機廣泛應(yīng)用于煤炭、礦山、港口碼頭、化工、冶金、電力等行業(yè)，運行過程中輸送帶容易跑偏，不僅影響企業(yè)正常生產(chǎn)，嚴(yán)重時還會造成生產(chǎn)事故?，F(xiàn)有的糾偏方法主要有：人工式、機械式和光電式等方法。人工方法的勞動強度大；機械式糾偏設(shè)備成本低，但精度差；而光電式糾偏設(shè)備精度高、糾偏效果好，但制造成本高。\n[0003] 機器視覺技術(shù)具有自動化、智能化、高精度和非接觸的特點，利用機器視覺技術(shù)對輸送帶跑偏故障進(jìn)行檢測不僅可以降低人工檢測的勞動強度，提高企業(yè)的自動化水平，還可及早發(fā)現(xiàn)輸送帶的潛在故障，提高故障檢測的效率和精度，有助于輸送機的安全可靠運行和實現(xiàn)企業(yè)減人增效的目的。雖然輸送帶運行狀態(tài)的視覺監(jiān)測已經(jīng)取得一定成果，但目前的研究多停留在實驗室研究階段，許多關(guān)鍵性問題還有待解決，其中，從運行圖像中檢測輸送帶的跑偏故障就是一個有待突破的關(guān)鍵技術(shù)。\n發(fā)明內(nèi)容\n[0004] 本發(fā)明的目的是為了解決機器視覺識別輸送帶跑偏的技術(shù)問題，提供一種基于機器視覺的輸送帶跑偏故障在線檢測方法。\n[0005] 本發(fā)明的基于機器視覺的輸送帶跑偏故障在線檢測方法，具體包括如下步驟：\n[0006] 步驟1，利用線陣CCD相機采集輸送帶的運行圖像；\n[0007] 步驟2，對步驟1采集的一幀輸送帶圖像進(jìn)行二值化處理，得到二值圖像，記為b(i，j)；\n[0008] 步驟3，利用步驟2得到的二值圖像，計算一維故障特征函數(shù)\n[0009] 步驟4，利用步驟3得到的一維故障特征函數(shù)g(i)，計算輸送帶的跑偏角和偏移量；\n[0010] 步驟5，根據(jù)步驟4計算得到的輸送帶的跑偏角和偏移量進(jìn)行輸送帶跑偏故障識別。\n[0011] 有益效果\n[0012] 本發(fā)明的方法能夠從輸送帶圖像中自動檢測輸送帶的跑偏故障，可以代替人工來監(jiān)測輸送帶的運行狀態(tài)。對于像素為2048×1024的圖像，本發(fā)明的方法每秒鐘能夠完成20幀圖像的處理和跑偏故障識別，可以實現(xiàn)輸送帶跑偏故障的在線監(jiān)測。另外，本發(fā)明的輸送帶跑偏檢測方法具有自適應(yīng)性，能夠適應(yīng)光照條件的變化。\n附圖說明\n[0013] 圖1為本發(fā)明的基于機器視覺的輸送帶跑偏檢測方法流程圖；\n[0014] 圖2為本發(fā)明的具體實施方式中的一幀輸送帶圖像；\n[0015] 圖3為本發(fā)明的具體實施方式中圖2所示圖像的二值圖像；\n[0016] 圖4為本發(fā)明的具體實施方式中提取的一維故障特征函數(shù)。\n具體實施方式\n[0017] 為了更好的說明本發(fā)明的目的和優(yōu)點，下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說明。\n[0018] 一種基于機器視覺的輸送帶跑偏故障在線檢測方法，其總體技術(shù)方案如圖1所示，具體包括如下步驟：\n[0019] 步驟1，利用線陣CCD相機采集輸送帶的運行圖像；\n[0020] 所述的線陣CCD相機，其輸出為數(shù)字圖像；\n[0021] 步驟2，對步驟1采集的一幀輸送帶數(shù)字圖像進(jìn)行二值化處理，得到二值圖像，記為b(i，j)；\n[0022] 所述的圖像二值化處理可以采用但不局限于如下方法，具體包括如下步驟：\n[0023] (1)分別計算 和 其\n中f(i，j)，i＜M，j＜N表示輸送帶數(shù)字圖像；\n[0024] (2)計算\n[0025] (3)計算閾值T＝max(mf，muv)；\n[0026] (4)根據(jù)步驟(3)計算得到的二值化閾值T，對輸送帶圖像進(jìn)行二值化處理，得到輸送帶的二值圖像，其表達(dá)式為\n[0027] \n[0028] 步驟3，利用步驟2得到的二值圖像，計算一維故障特征函數(shù)\n[0029] 步驟4，利用步驟3得到的一維故障特征函數(shù)g(i)，計算輸送帶的跑偏角和偏移量；\n[0030] 所述的跑偏角的計算公式為β＝90°-|atan(k)|，其中k為對函數(shù)g(i)中輸送帶與背景的分界線進(jìn)行線性擬合后的斜率；\n[0031] 所述的偏移量的計算公式為d＝|d1-d2|，其中，d1是輸送帶左邊緣與圖像左邊緣的距離，d2是輸送帶右邊緣與圖像右邊緣的距離。\n[0032] 步驟5，根據(jù)步驟4計算得到的輸送帶的跑偏角和偏移量進(jìn)行輸送帶跑偏故障識別。\n[0033] 所述的跑偏故障識別，其識別準(zhǔn)則為：跑偏角或偏移量大于允許值；跑偏角的允許值通常為5°，偏移量的允許值通常為輸送帶寬度的10％，跑偏角和偏移量的允許值也可以根據(jù)輸送帶應(yīng)用的具體場合而定。\n[0034] 為驗證本發(fā)明所述方法的有效性，本具體實施方式給出了一個實施例。\n[0035] 實施例1：\n[0036] 圖2為本實施例的輸送帶圖像，其中輸送帶寬度為237個像素。圖2所示的輸送帶圖像經(jīng)二值化處理后的二值圖像如圖3所示。從圖3二值圖像中提取的一維故障特征函數(shù)如圖4所示。經(jīng)計算得到的左側(cè)、右側(cè)的跑偏角分別為3.64°和3.39°，偏移量為105。\n假設(shè)跑偏角的允許值是5°，偏移量的允許值為輸送帶寬度的10％，那么就可判斷出圖2的輸送帶發(fā)生了跑偏。\n[0037] 以上所述的具體描述，是對發(fā)明的目的、技術(shù)方案和有益效果進(jìn)行的進(jìn)一步詳細(xì)說明。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。