CN105293001B - 基于图像线结构匹配的皮带纵向撕裂检测方法 - Google Patents
基于图像线结构匹配的皮带纵向撕裂检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105293001B CN105293001B CN201510708040.6A CN201510708040A CN105293001B CN 105293001 B CN105293001 B CN 105293001B CN 201510708040 A CN201510708040 A CN 201510708040A CN 105293001 B CN105293001 B CN 105293001B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- pixel
- belt
- longitudinal tear
- image
- calculated
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于图像线结构匹配的皮带纵向撕裂检测方法,在皮带下方安装成像系统,成像系统光轴垂直于皮带非承载面,摄取清晰皮带面图像,检测皮带图像中的线结构,计算线结构的长度,当线的长度大于设定的阈值时,判定皮带发生纵向撕裂。该方法测量精度高,灵敏度高,设备简单、成本低,易安装和维护,非接触式检测,检测设备不会遭受磨损。
Description
技术领域
本发明涉及一种带式输送机皮带纵向撕裂检测方法,尤其涉及一种基于图像线结构匹配的非接触式的皮带纵向撕裂检测方法。
背景技术
在煤矿生产中,带式输送机是最主要的运输工具之一,带式输送机在输送煤炭过程中皮带纵向撕裂事故时有发生,如果发现不及时,会导致整条皮带撕裂损坏,造成巨大的经济损失。目前检测皮带纵向撕裂的方法有:冲击检测法(检测皮带介质中冲击力传播)、托辊异常受力检测(分析托辊受力的异常状况)、超声波法(检测皮带介质中超声波传播)、压敏电阻法(检测皮带下方漏料情况)、嵌入法(在皮带中嵌入导电橡胶、光导纤维等)等,另外还有基于线激光的图像检测法,上述检测方法或是在原理上有一定缺陷,或是需要皮带撕裂较长才能检测到,或是成本较高,或是安装组件多、安装复杂,或是后期维护繁琐等。
需要一种解决或至少改善现有技术中固有的一个或多个问题的皮带纵向撕裂检测方法。
发明内容
因此本发明的目的在于提供一种基于图像线结构匹配的皮带纵向撕裂检测方法,该方法采用非接触式检测,检测灵敏高,成本低,设备组件少,易安装与维护。
根据一种实施例形式,提供一种基于图像线结构匹配的皮带纵向撕裂检测方法,本发明提供的技术方案如下:在皮带下方安装成像系统,成像系统光轴垂直于皮带非承载面,摄取清晰皮带面图像I,图像水平方向对应皮带宽度方向,竖直方向对应皮带轴向方向,具体步骤如下:
A1.计算每个像素点σ邻域内的张量T
其中,[Ix Iy]T表示图像I中像素点(x,y)处的梯度,Fσ表示在像素点(x,y)邻域σ内的平均操作;
A2.计算每个像素点σ邻域内的结构为线结构的置信度C;
A3.找出所有的像素点,k0为设定的参数;
A4.计算步骤A3所述的像素点σ邻域内的结构方向
A5.计算方向的像素点的惯性张量的特征值λ
其中:
mab=∑r∑sIrsrasb
Irs表示在像素点位置(r,s)的灰度值,为给定的参数;
A6.计算方向的像素点构成的线长度
若l>l0判定皮带发生纵向撕裂,l0为给定的参数。
在进一步特定的但非限制性的形式中,计算图像中像素点梯度的模板为:
p5=[0.037659 0.249153 0.426375 0.249153 0.037659]
d5=[0.109604 -0.276691 0 0.276691 -0.109604]
附图说明
通过以下说明,附图实施例变得显而易见,其仅以结合附图描述的至少一种优选但非限制性实施例的示例方式给出。
图1为本发明方法的检测原理图。
具体实施方式
在皮带下方安装成像装置,成像装置光轴垂直于皮带非载物面,摄取清晰皮带图像I,图像水平方向对应皮带宽度方向,竖直方向对应皮带轴向方向。图1示出了皮带发生纵向撕裂时的示意图,对获取的皮带图像进行如下处理:
A1.计算每个像素点σ邻域内的张量T
其中,[Ix Iy]T表示图像I中像素点(x,y)处的梯度,Fσ表示在像素点(x,y)邻域σ内的平均操作。梯度操作可采用sobel算子,为了更精确地探测边方向,用如下参数的梯度模板:
p5=[0.037659 0.249153 0.426375 0.249153 0.037659]
d5=[0.109604 -0.276691 0 0.276691 -0.109604]
Fσ为标准偏差为σ的高斯滤波器,σ的选择也影响边的探测精度。
A2.计算每个像素点σ邻域内的结构为线结构的置信度C
当C→1时表示其σ邻域内结构趋向线结构;
A3.找出所有的像素点,k0为设定的参数
当皮带发生纵向撕裂时,撕裂痕呈线结构形状,因此,设定线结构置信度阈值k0,找出所有线结构置信度在阈值k0之上的象素点;
A4.计算所有线结构置信度在阈值之上的像素点在邻域σ内结构的方向
A5.计算方向的像素点的惯性张量的特征值λ
其中:
mab=∑r∑sIrsrasb
Irs表示在像素点位置(r,s)的灰度值,为给定的参数;
A6.计算方向的像素点构成的线长度
若l>l0判定皮带发生纵向撕裂,l0为给定的参数。
Claims (2)
1.一种基于图像线结构匹配的皮带纵向撕裂检测方法,在皮带下方安装成像系统,成像系统光轴垂直于皮带非承载面,摄取清晰皮带面图像I,其特征在于包括以下步骤:
A1.计算每个像素点σ邻域内的张量T
其中,表示图像I中像素点(x,y)处的梯度,Fσ表示在像素点(x,y)邻域σ内的平均操作;
A2.计算每个像素点σ邻域内的结构为线结构的置信度C;
A3.找出所有的像素点,k0为设定的参数;
A4.计算步骤A3所述的像素点在σ邻域内结构的方向
A5.计算方向的像素点的惯性张量的特征值λ
其中:
Irs表示在像素点位置(r,s)的灰度值,为给定的参数;
A6.计算方向的像素点构成的线长度
若l>l0判定皮带发生纵向撕裂,l0为给定的参数。
2.根据权利要求1所述方法,其特征在于步骤A1中计算像素梯度的滤波器模板为:
p5=[0.037659 0.249153 0.426375 0.249153 0.037659]
d5=[0.109604 -0.276691 0 0.276691 -0.109604]。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510708040.6A CN105293001B (zh) | 2015-10-28 | 2015-10-28 | 基于图像线结构匹配的皮带纵向撕裂检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510708040.6A CN105293001B (zh) | 2015-10-28 | 2015-10-28 | 基于图像线结构匹配的皮带纵向撕裂检测方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105293001A CN105293001A (zh) | 2016-02-03 |
CN105293001B true CN105293001B (zh) | 2017-06-23 |
Family
ID=55190974
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510708040.6A Expired - Fee Related CN105293001B (zh) | 2015-10-28 | 2015-10-28 | 基于图像线结构匹配的皮带纵向撕裂检测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN105293001B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111646146B (zh) * | 2020-05-14 | 2021-03-02 | 精英数智科技股份有限公司 | 一种智能皮带撕裂检测方法及装置 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US3792459A (en) * | 1972-03-20 | 1974-02-12 | F Snyder | Conveyor belt rip detector |
CN103017672A (zh) * | 2012-12-06 | 2013-04-03 | 中铁大桥局集团武汉桥梁科学研究院有限公司 | 用于桥梁结构的非接触无损检测方法 |
CN103292714B (zh) * | 2013-06-05 | 2016-01-27 | 中国矿业大学(北京) | 基于图像技术的带式输送机堆煤状况检测方法 |
CN104828517B (zh) * | 2015-05-05 | 2017-03-29 | 中国矿业大学(北京) | 基于视觉的皮带跑偏检测方法 |
-
2015
- 2015-10-28 CN CN201510708040.6A patent/CN105293001B/zh not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN105293001A (zh) | 2016-02-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
AU2014265091B2 (en) | Method for monitoring conveyor belt splices | |
CN104828517B (zh) | 基于视觉的皮带跑偏检测方法 | |
US20170336364A1 (en) | Structure Evaluation System, Structure Evaluation Apparatus, and Structure Evaluation Method | |
CN107074456A (zh) | 输送带的磨损监测系统 | |
JP5318611B2 (ja) | コンベヤベルト及びガイドローラの不良判定システム | |
US20170219454A1 (en) | Leak identification in a mass transport network | |
US10266347B2 (en) | Conveyor belt edge detection system | |
CN114155494B (zh) | 一种基于深度学习的带式输送机输送带跑偏监测方法 | |
US20170322117A1 (en) | System for evaluating the condition of a tire, equipped with a device for detecting the direction of travel | |
CN105293001B (zh) | 基于图像线结构匹配的皮带纵向撕裂检测方法 | |
CN103674737A (zh) | 一种材料延伸率非接触式测量方法 | |
CN204689038U (zh) | 基于视觉的皮带跑偏检测装置 | |
CN105293003B (zh) | 基于机器视觉的皮带纵向撕裂检测方法 | |
CN105173614B (zh) | 基于图像不连续点探测的皮带纵向撕裂检测方法 | |
JP2006044853A (ja) | コンベアベルトの伸び測定方法およびコンベアベルト伸び測定装置 | |
CN105293002B (zh) | 基于视觉的皮带纵向撕裂检测方法 | |
CN205240617U (zh) | 基于图像不连续点探测的皮带纵向撕裂检测与报警装置 | |
EP2815993B1 (en) | Splice monitoring system for conveyor belts in mining industry | |
EP3730934B1 (en) | Wellbore rod inspection system and method | |
CN113340475B (zh) | 盾构隧道管片间接触应力测试装置及测试方法 | |
CN207317723U (zh) | 一种用于辅助安装电感式跑偏检测传感器的调试机构 | |
Hao et al. | A Machine Vision-Based Edge Detection Method for Belt Lap of Pipe Belt Conveyor | |
CN204433706U (zh) | 管状带式输送机防扭转检测仪 | |
Kotchon | Damage detection in tires from strain values calculated using digital Image correlation | |
JP2022132596A (ja) | 検知システム、検知方法およびサーバ装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20170623 Termination date: 20211028 |