CN110214120B - 皮带检查系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种系统，用于检查和测定特定传送带系统的皮带的状态。特别地，系统可测定皮带的特定特征，如皮带的厚度、沿皮带的特定兴趣特征的位置、皮带厚度的变化率和特定奇点的变化率。为此，系统包括数据捕获装置，该数据捕获装置捕获代表诸如皮带和至少一个皮带轮的传送带系统的部件的数据。数据捕获装置可以包括一个数码相机；在特别的布置中，数据捕获装置还可以包括发射激光束的激光器，该激光器提供补充信息来补充相机提供的信息，以提高测定皮带的特定特征的过程输出的准确性。

Description

皮带检查系统及方法

相关申请的交叉引用

本案为PCT/AU2017/051168进入中国国家阶段。澳大利亚临时专利申请2016904328的全部公开内容以引用方式并入本文。

技术领域

本发明涉及一种监测诸如传送带系统的系统。

本发明是特别设计的，但不一定，只涉及监测传送带的系统。

背景技术

下面对背景技术的讨论仅旨在促进对本发明的理解。讨论并非认可或承认所提及的任何材料在申请的优先权日是或曾经是公知常识的一部分。

本发明涉及在一段距离上移动物料的传送带系统。传送带系统通常包括一个或多个传送带，其布置使散装物料通过放置在多个传动皮带轮上的皮带从一个位置移动到另一个位置，以提供转移。这类传送带在采矿业中通常用于将含矿石运至船舶，然后运输用于冶炼和矿物提炼。

传送带在日常操作中经常受到损坏，这是物料从一个地点运至另一个地点的作业中经常发生故障的原因。传送带系统中的皮带失效而引起的故障尤其难以处理，因为当失效发生时，运输的物料通常仍在皮带上。这使得修理或更换皮带极为困难。

目前，通常地，为测定传送带的健康状况，在空载状态下关停皮带，然后在皮带沿线的离散点处进行一系列测量，以显示其剩余厚度。这些方法耗时且产生的数据非常少，导致实际皮带状况的置信度较低。此外，该方法不太可能识别皮带的单独损坏情况。

一可选方法是在皮带的平坦表面上放置一台相机，并使用对比分析来估计表面轮廓并识别缺陷。但该方法不能测定皮带的绝对厚度。

另一可选方法是在皮带的平坦部分上放置线激光器和相机，并通过三角测量来测定顶部的表面轮廓。除非安装了特殊的空转皮带轮或类似的参考面，否则该方法不能测定绝对厚度，但这需要对传送带设计进行昂贵的修改。

另一可选方法是使用非接触式超声传感器来测量皮带的厚度。该方法目前无法产生足够的分辨率来识别皮带上的零星损伤。

另一可选方法是在皮带的自由悬挂段的每一侧使用多个离散的激光三角测量距离传感器，以测定横穿其宽度的窄线段中的皮带厚度。由于沿皮带宽度的传感器数量有限，该方法目前无法产生足够的分辨率来识别皮带上的零星损伤。此外，该方法不捕获用于视觉确认和分析可疑缺陷的皮带表面的自然图像。

另一可选方法是在传送带尾部皮带轮上放置线激光器和相机。如果没有不适合某些应用的线激光器，该方法就无法实现，与本发明相比，该方法也增加了复杂性和成本。

正是在这样的背景下，本发明得以开发。

发明内容

本发明的第一方面提供了一种检查传送带系统的皮带的系统，该传送带系统包括至少一个端部，该端部具有皮带轮，该皮带轮具有外表面，以使所述皮带偏转形成所述皮带的一边缘，该系统包括处理装置，处理装置接收至少一相机捕获的图像数据，该图像数据采自所述皮带一边缘，以及所述皮带轮外表面的第一和第二外边缘；其中处理装置用于测量（1）皮带边缘的第一和第二外边缘之间的距离，以及（2）皮带轮的第一和第二外边缘之间的距离。

在一特定布置中，相机设置在传送带系统的端部的上方，以便相机能够俯视皮带边缘和皮带轮外边缘。

优选地，处理装置用于推断皮带轮边缘代表与皮带紧靠的皮带轮的外表面，该皮带轮边缘从皮带轮外边缘延伸。

优选地，从皮带轮外边缘延伸的皮带轮边缘的结构由非系统内的外部源提供给处理装置。

优选地，处理装置用于提取皮带边缘的顶部轮廓和皮带轮边缘的顶部轮廓。

优选地，处理装置用于通过将皮带边缘的顶部轮廓与皮带轮边缘的顶部轮廓联系起来，以测定沿皮带的整个宽度方向的边缘外表面与皮带轮外表面之间的距离。

优选地，处理装置用于测量皮带外表面的每一点与皮带轮外表面的每一对应点之间的距离，以提供皮带从其一侧延伸到其另一侧的在每一点处的皮带厚度的指示，该指示提供皮带边缘的上表面的轮廓。

优选地，处理装置用于识别由相机拍摄的图像中的突出边缘。

优选地，图像中的突出边缘包括皮带边缘与皮带轮外边缘。

优选地，处理装置用于通过下列方法计算沿皮带边缘宽度方向的皮带的厚度：

1. 检测突出边缘以生成边缘图像；

2. 过滤边缘图像；

3. 识别代表皮带边缘的所有像素；

4. 识别代表皮带轮外边缘的所有像素；

5. 将像素坐标转换为实体坐标；

6. 导出代表皮带轮边缘的轮廓线，该皮带轮边缘被皮带包围，并且位于皮带轮的两个外边缘之间；以及

7. 通过比较皮带的边缘与皮带轮边缘，计算沿皮带边缘的宽度方向的厚度。

优选地，由相机拍摄的图像中的突出边缘由操作者识别。

优选地，处理装置用于处理于图像的帧的非正交方向描述皮带边缘与皮带轮外边缘的图像。

优选地，在检测皮带和皮带轮边缘的步骤之前，处理装置校正皮带边缘和皮带轮边缘的非正交方向。

优选地，系统用于在皮带围绕皮带轮移动时，收集由相机收集的皮带边缘和皮带轮边缘的多个图像。

优选地，处理装置为多个图像中的每一幅图像存储皮带的沿皮带的每一边缘宽度方向的厚度，多个图像中的每一幅图像将皮带的每一边缘的厚度与（1）拍摄图像的时刻以及（2）沿皮带长度的每一边缘的位置相关联。

优选地，处理装置用于计算皮带的每一边缘的位置。

优选地，皮带的每一边缘的位置是通过如下任一项得到的皮带的速度来测定的（1）控制皮带速度的系统；（2）检测皮带经过的RFID（Radio Frequency Identification，射频识别）芯片传感器；（3）含误差校正的皮带的综合速度；（4）相机捕捉到的图像之间的时间间隔；（5）后续图像上的光流技术；以及（6）参考点的使用，例如将皮带连接在一起的接点。

优选地，处理装置用于生成皮带的三维模型，该三维模型包括通过连接皮带的每一边缘的厚度得到的皮带在每一点处的皮带厚度的指示。

优选地，处理装置用于使用三维模型生成皮带轮廓的图形表示。

优选地，图形表示包括存在于皮带上的任何奇点，该奇点包括在奇点每一点的厚度。

优选地，系统在对皮带进行特定检查期间，将由处理装置收集和生成的数据存储在存储装置中。

优选地，处理装置用于在对皮带进行一次或多次后续检查期间，利用由处理装置收集和生成的数据更新存储装置。

优选地，处理装置实时更新存储在存储装置中的皮带的三维模型，并提取每一厚度轮廓，以及连同提取每一厚度轮廓的位置。

优选地，用新轮廓和新轮廓的位置更新三维模型的过程涉及重写三维模型中的数据，该数据代表沿皮带的长度方向最接近新轮廓的位置的轮廓。

优选地，用新轮廓和新轮廓的位置更新三维模型的过程涉及应用适当的数据融合算法，该算法最好包括纳入可提供给系统的任何其他相关信息。

优选地，系统保留在特定时段内采集的代表皮带状态的三维模型的数据，以提供对皮带进行的检查过程的历史记录。

优选地，处理装置用于提供在特定时段内皮带厚度的变化率。

优选地，处理装置用于提供皮带的特定奇点的变化率。

优选地，系统用于在存储装置中存储皮带中存在的与奇点有关的任何数据。

优选地，处理装置用于使用目标识别技术识别和选择皮带中的奇点。

优选地，处理装置可以包括应用机器学习软件，以确定所识别的奇点是否代表损伤。

优选地，在处理装置从三维模型中识别皮带的特征并将该特征归类为损伤的情况下，受损皮带部分的图像存储在存储装置中。

优选地，系统用于提供另外可选的皮带厚度的测量，以生成皮带的三维模型。

优选地，另外可选的皮带厚度的测量包括激光器，该激光器发射激光束到皮带上以于邻近皮带边缘处限定出激光线。

本发明的第二方面提供了一种检查传送带系统的皮带的计算机实施方法，传送带系统包括至少一个端部，该端部具有皮带轮，该皮带轮具有外表面，以使所述皮带偏转形成所述皮带的一边缘，该方法包括步骤：

接收由皮带的边缘，以及皮带轮的外表面的第一和第二外边缘的至少一个相机捕获的图像数据；以及

执行程序以测量（1）皮带边缘的第一和第二外边缘之间的距离，以及（2）皮带轮的第一和第二外边缘之间的距离。

优选地，处理装置用于推断皮带轮边缘代表与皮带紧靠的皮带轮外表面，该皮带轮边缘从皮带轮外边缘延伸。

优选地，从皮带轮外边缘延伸的皮带轮边缘的结构由非系统内的外部源提供给处理装置。

优选地，处理装置提取皮带边缘的顶部轮廓和皮带轮边缘的顶部轮廓。

优选地，处理装置通过将皮带边缘的顶部轮廓与皮带轮边缘的顶部轮廓联系起来，以测定沿皮带的整个宽度方向的边缘外表面与皮带轮外表面之间的距离。

优选地，处理装置测量皮带外表面的每一点与皮带轮外表面的每一对应点之间的距离，以提供皮带从其一侧延伸到另一侧的皮带的在每一点处的皮带厚度的指示，该指示提供皮带边缘的上表面的轮廓。

优选地，处理装置识别由相机拍摄的图像中的突出边缘。

优选地，图像中的突出边缘包括皮带边缘与皮带轮外边缘。

优选地，处理装置通过下列方法计算沿皮带边缘宽度方向的皮带的厚度：

1. 检测突出边缘以生成边缘图像；

2. 过滤边缘图像；

3. 识别代表皮带边缘的所有像素；

4. 识别代表皮带轮外边缘的所有像素；

5. 将像素坐标转换为实体坐标；

6. 导出代表皮带轮边缘的轮廓线，该皮带轮边缘被皮带包围，并且位于皮带轮的两个外边缘之间；以及

7. 通过比较皮带的边缘与皮带轮边缘，计算沿皮带边缘的宽度方向的厚度。

优选地，由相机拍摄的图像中的突出边缘由操作者识别。

优选地，处理装置处理于图像的帧的非正交方向描述皮带边缘与皮带轮外边缘的图像。

优选地，在检测皮带和皮带轮边缘的步骤之前，处理装置校正任何皮带边缘和皮带轮边缘的非正交方向。

优选地，系统在皮带围绕皮带轮移动时，收集由相机收集的皮带边缘和皮带轮边缘的多个图像。

优选地，处理装置为多个图像中的每一幅图像存储皮带的沿皮带的每一边缘宽度方向的厚度，多个图像中的每一图像将皮带的每一边缘的厚度与（1）拍摄图像的时刻以及（2）沿皮带长度的每一边缘的位置相关联。

优选地，处理装置计算皮带的每一边缘的位置。

优选地，皮带的每一边缘的位置是通过如下任一项得到的皮带的速度来测定的（1）控制皮带速度的系统；（2）检测皮带经过的RFID芯片传感器；（3）含误差校正的皮带的综合速度；（4）相机捕捉到的图像之间的时间间隔；（5）后续图像上的光流技术；以及（6）参考点的使用，例如将皮带连接在一起的接点。

优选地，处理装置生成皮带的三维模型，该三维模型包括通过连接皮带的每一边缘的厚度得到的在每一点处的皮带厚度的指示。

优选地，处理装置使用三维模型生成皮带轮廓的图形表示。

优选地，图形表示包括存在于皮带上的任何奇点，该奇点包括在该奇点的每一点的厚度。

优选地，系统在对皮带进行特定检查期间，将由处理装置收集和生成的数据存储在存储装置中。

优选地，处理装置在对皮带进行一次或多次后续检查期间，利用由处理装置收集和生成的数据更新存储装置。

优选地，处理装置实时更新存储在存储装置中的皮带的三维模型，并提取每一厚度轮廓，以及连同提取每一厚度轮廓的位置。

优选地，用新轮廓和该新轮廓的位置更新三维模型的过程涉及重写三维模型中的数据，该数据代表沿皮带的长度方向最接近新轮廓的位置的轮廓。

优选地，用新轮廓和该新轮廓的位置更新三维模型的过程涉及应用适当的数据融合算法，该算法最好包括纳入可提供给系统的任何其他相关信息。

优选地，系统用于保留在特定时段内采集的代表皮带状态的三维模型的数据，提供对皮带进行的检查过程的历史记录。

优选地，处理装置用于提供在特定时段内皮带厚度的变化率。

优选地，处理装置用于提供皮带的特定奇点的变化率。

优选地，系统用于在存储装置中存储皮带中存在的与奇点有关的任何数据。

优选地，处理装置用于使用目标识别技术识别和选择皮带中的奇点。

优选地，处理装置可以包括应用机器学习软件，以确定所识别的奇点是否代表损伤。

优选地，在处理装置从三维模型中识别皮带的特征并将特征归类为损伤的情况下，受损皮带部分的图像存储在存储装置中。

优选地，系统用于提供另外可选的皮带厚度的测量，以生成皮带的三维模型。

优选地，另外可选的皮带厚度的测量包括激光器，该激光器发射激光束到皮带上以于邻近皮带边缘处限定激光线。

附图说明

本发明的进一步特征在以下几个非限制实施例的描述中得到了更全面的描述。此说明仅仅是为了例示本发明。不应将其理解为对上文所述的对本发明的广泛摘要、披露或描述的限制。现将参考附图进行描述，其中：

图1示出了根据本发明实施例的检查传送带系统的系统的一特定布置；

图2为检查传送带系统的皮带的一特定布置的组件的侧视示意图；

图3为图2所示的该特定布置的传送带系统的皮带的俯视示意图；

图4为连续多次拍摄的三幅连续图像的俯视示意图；

图5为图4所示的细节A的放大图；

图6为使用图4所示的用图像测量皮带厚度的方法的流程图；

图7示出了一寄存器记录通过处理图4所示的图像获得的皮带边缘轮廓的一布置；

图8a为图2中被检查的皮带的一个特定部分的三维模型的图形表示；

图8b显示了如图8a所示的图形表示沿8b-8b’方向的横截面；

图9为另一种检查传送带系统的皮带的布置的组件的正视立体示意图；以及

图10为如图9所示的组件中的皮带的俯视立体示意图。

具体实施方式

图1显示了根据本发明实施例的系统10的特定配置，用于检查和测定特定传送带系统28的皮带12的状态。特别地，系统10可测定皮带12的特定特征，如皮带12的厚度、沿皮带12的特定感兴趣特征的位置(称为奇点)、皮带12厚度的变化率和特定奇点的变化率。为此，系统10包括数据捕获装置14，其捕获代表诸如皮带12和至少一个皮带轮16的传送带系统28的部件的数据。数据捕获装置14可以包括一个或多个数码相机18；在特别的安排中，数据捕获装置14还可以包括发射激光束的激光器26（见图9），其提供补充信息以补充相机18提供的信息，以提高测定皮带12的特定特征的过程输出的准确性。

进一步地，系统10还包括可操作地连接到数据捕获装置14的可处理所捕获的数据的处理装置22，以测定例如皮带12的状态，并提供皮带12的三维模型，例如可生成如图8所示的皮带12的图形表示。

处理装置22用于与通信和计算设备24a至24c通信，以使例如负责传送带系统28的操作者可查看由数据捕获装置14捕获的数据（图像）和由处理装置22产生的信息。传送带系统28的操作者也可以帮助处理图像以进一步处理由处理装置22处理图像产生的数据。

处理装置22包括可运行软件的计算装置，该软件可处理如下所述的由数据捕获装置14拍摄的图像。例如，该软件包括用于以下领域已知的特定算法，（1）处理图像（例如，用于识别代表图像中特定特征的像素的算法）以及（2）处理诸如数据融合技术的数据。

所述计算装置耦合到通信设备，该通信设备经由因特网的有线或无线通信网络进行通信。通信设备可以与例如通信和计算设备24a至24c和存储装置25中的一个或多个通信。

进一步地，数据库场可以包含在处理装置中。数据库场使用在处理装置的计算装置中运行的软件存储处理由数据捕获装置14拍摄的图像所需的信息。处理装置22还可以存储在捕获和处理图像期间产生的所有信息。

如图1所示，通信和计算设备24a对应于传送带系统28的控制室，并因此连接到传送带系统28。这使控制室的操作者可控制传送带系统28。

如图1所示，通信和计算设备24a还连接到处理装置22。这可将由处理装置22处理的数据提供给通信和计算设备24a，以可查看例如由相机18拍摄的图像以使操作者可协助数据处理过程；如将在后面描述的那样，操作者可以在测定皮带12的上表面轮廓的过程中识别皮带12和皮带轮16的边缘38和50。此外，操作者可以在皮带12被检查时实时查看皮带12的图形表示。这使操作者可实时地（1）识别皮带12的特定奇点，并且（2）采取行动，例如选择该图形表示的包括皮带12的特定奇点的特定区域，并存储在存储装置中以进一步分析特定奇点。

通信和计算设备24a包括服务器装置，该服务器装置包含存储由处理装置22处理的数据的数据库场，以及可与传送带系统或处理装置交互的人机接口（HMI, human-machine interfaces）。例如，HMI可以包括选择由数据捕获装置14拍摄的图像的特定区域以及操纵由处理装置22中进行的数据处理生成的皮带12的图像和图形表示的装置。

进一步地，系统10用于使其他通信和计算设备24b和24c可连接到传送带系统和/或处理装置22。在一特定布置中，通信和计算设备之一可以包括移动电话24c，该移动电话24c可与处理装置22连接以从皮带12的检查过程中检索信息。这使位于传送带系统28附近的操作者可查看皮带12的检查过程的结果。

更进一步地，系统10还包括存储装置，例如环形缓冲器25，该环形缓冲器25可存储由处理装置22产生的以及由数据捕获装置14产生的数据。任何通信和计算设备24都可以访问环形缓冲器25以检索存储在其中的信息。

现参照图2，图2示出了传送带系统28的端部，该端部包括具有一个相机18的数据捕获装置14。在可选布置中，相机18可以多于一个；如图10所示，一个或多个激光发射器26也可以包含在数据捕获装置14中。

如图2所示，相机18布置在传送带系统28的端部30的顶部，特别地，在皮带12通过围绕皮带轮16移动以改变方向的一个位置处返回到与图2中所示的端部30相间隔的另一个端部（未示出）。

在图2所示的特定布置中，相机18相对于垂直方向成一定角度。如此，相机18的视角重写从皮带12的特定位置32延伸的部分，该部分邻近于传送带系统28的端部30的弯曲端（称为皮带12的边缘38）的最前面的另一特定位置34。特别地，在这种布置中，相机18可以拍摄图2中所示的皮带12的边缘38的俯视图。如将参考处理由相机18拍摄的图像的方法所描述的那样，皮带12的边缘38的俯视图可测定边缘38的特定轮廓。

进一步地，该特定布置使相机18可捕获特定部分48的图像，该特定部分48包括皮带12的上部36，并且皮带12的紧靠皮带轮的弯曲表面的部分位于传送带系统28的端部30的最前面。由相机18拍摄的图像包括皮带12的边缘38，该边缘38形成了传送带系统28的最外侧位置以及（皮带轮16的）外边缘40a和40b，该边缘40a和40b超出皮带12的两侧并且最佳地在图3中示出。皮带12的边缘38紧靠（皮带轮16的）边缘，该边缘由虚线50表示，并且在皮带轮16的外边缘40a和40b之间延伸。

图3示出了传送带系统28的端部30的俯视图。如图3所示，皮带轮16的外边缘40a和40b从皮带12的下表面42（见图2）的下方延伸超出皮带12。这是因为皮带12的宽度小于皮带轮16的宽度。

如前面参考图2所述，当皮带12改变方向返回到图中未示出的传送带系统28的另一端时，皮带12围绕皮带轮16。因此，皮带12的上表面44与表面皮带轮16的外表面间隔开特定距离46。在图2中可以最佳地看到距离46。

根据本发明的本实施例，可以通过分析由相机18拍摄的图像来测定距离46。如下文所述，测定皮带12的每一点的距离46可生成皮带12的图形表示，该图形表示示出了皮带12的上表面，其中包含皮带12的任何奇点-见图8a和图8b。该图形表示(或与该图形表示相关的数据)也可以提供皮带12的每一点的厚度。

在一特定布置中，处于第一阶段的系统10在皮带12紧靠皮带轮16的外边缘40a和40b的两侧测定皮带12的距离46。如图3所示，这通过使皮带轮16的外边缘40与皮带12的两侧的上表面相关联以测定距离46来完成。

如所预期的，两侧经受比皮带12的中心部分更少的磨损，在外边缘40a和40b处计算的距离46仅提供皮带12两侧处的皮带12的厚度信息，而并未提供皮带12的边缘38在皮带12的两侧之间延伸的厚度。（尽管如此，如果使用本系统10检查新的皮带，也可以假设皮带在两侧的厚度与皮带12在每一点处的厚度基本相同；除了可能在皮带12的接合处位置）。

根据本发明的本实施例，通过计算边缘38的每一点与其对应的皮带轮16的边缘50上的对应点之间的间距来测定在皮带12的两侧之间延伸的边缘38的每一点的距离46。根据本发明的本实施例，当相机18拍摄图像时，处理装置22提取皮带12的边缘38的顶部轮廓以及皮带轮16的边缘38所靠的边缘50的顶部轮廓。为此，使用处理装置22分析由相机拍摄的图像，以测定边缘38和边缘50的顶部轮廓。

进一步地，如图3至图5所示，皮带12的边缘38与皮带轮16的边缘50相间隔，虚线表示皮带轮16的边缘50，当拍摄图像时，皮带12的边缘38靠在边缘50上。通过测量从皮带12的一侧延伸到皮带12的另一侧的多个位置52处的距离，可以获得沿边缘38的皮带12的厚度。这在图5中示出。

如图5所示，边缘38与边缘50相间隔以距离X，该距离X相对沿皮带12的边缘38的每一点是可变的，这是由于边缘38的轮廓如图5所示是不规则的。测量皮带12的边缘38的每一点的距离X可生成边缘38的顶部轮廓。

为了清楚起见，图5中将三个位置52a至52c示为离散测量，但在处理图像以生成顶部轮廓期间，距离X的测量沿边缘38的宽度的每一点进行。

进一步地，在上述方法中，假设皮带轮16的边缘38所靠的边缘50为一直边缘。在可选布置中，皮带轮16的边缘50可以不为直线，其可以为凸形、凹形或甚至不规则的线，因为皮带轮16包括凹形、凸形或不规则的外表面。

考虑到皮带轮16包括凹形、凸形或不规则的外表面，处理装置22基于皮带轮16的外表面的特定构造提取皮带轮16的边缘50的顶部轮廓。因此，边缘50的顶部轮廓与皮带12的边缘38的顶部轮廓相关联。

例如，皮带轮16的外表面的特定构造（例如凸形、凹形或不规则形状）可以被传送带系统28的操作者了解并且被提供给处理装置22，以便使用外表面为如凸形、凹形或不规则表面的且皮带12所靠的皮带轮16的边缘50的波峰轮廓，而不是使用直线的顶部轮廓。

如图3至图5所示，上述方法测定皮带12的特定边缘38的厚度。通过使用该方法，处理装置22提供皮带12的边缘38的二维模型。该二维模型提供沿边缘38所在的皮带12的特定位置的从皮带12的一侧延伸到皮带12的另一侧的皮带12的每一点处的皮带12的厚度。因此，该二维模型提供代表边缘38的皮带12的二维切片的上表面的轮廓。

处理装置22处理图像以生成皮带12的边缘38的二维顶部轮廓。顶部轮廓指的是被识别为代表边缘38的像素组（也被称为相机18所见的皮带12的切向部分）。边缘38的顶部轮廓可通过将其与皮带轮16的边缘50的顶部轮廓相比较来测量从皮带12的一侧到皮带12的另一侧的边缘38处的皮带12的厚度。

处理装置22使用图像处理技术领域中已知的目标识别技术来分析由相机18拍摄的图像以识别边缘38和50。在一布置中，处理装置22识别图像中的感兴趣的区域，诸如最突出的边缘，例如皮带12的边缘38和皮带轮16的外边缘40a和40b。

在可选布置中，操作者通过观察图像和（1）识别最突出的边缘（例如皮带12的边缘38和皮带轮16的外边缘40a和40b），以及（2）使用诸如鼠标或触摸屏之类的用户界面装置的已知方法，可以在视觉上识别感兴趣的区域以识别皮带12的边缘38和皮带轮16的外边缘40a和40b，以突出由处理装置22使用的感兴趣的区域，来测定皮带12的边缘38和皮带轮16的边缘50之间的距离46。

在一布置中，计算距离46的方法在图6中描述。如图6所示，优选地，数字处理装置对由相机18拍摄的图像应用以下七个处理阶段：

1. 检测边缘以生成边缘图像：这是将适当的已知边缘检测算法应用于由相机18拍摄的图像的过程；

2. 过滤边缘图像：这是应用适当的已知算法从上述步骤1中生成的边缘图像中去除非边缘像素的过程；

3. 识别代表皮带的顶部轮廓的所有像素；

4.识别代表皮带轮16的外边缘40a和40b的所有像素；

5.将像素坐标转换为实体坐标；

6.推断代表在两个皮带轮边缘40a和40b之间的边缘50的线：该过程包括获取关于皮带轮16的外表面的构造的信息；例如，皮带轮的外表面可以为凸面、凹面、不规则的或直的表面；以及

7.通过比较皮带12的边缘38与上述步骤6中测定的皮带轮表面，计算沿边缘38宽度的厚度。

有时，由相机18捕获的皮带12和皮带轮16的特定部分在图像中可能不是完全正交的。在这种情况下，皮带12和皮带轮16成一定的角度。处理这些类型的图像需要处理装置22使用本领域已知的特定图像处理算法进行处理，然后进行上述步骤1涉及检测边缘以生成边缘图像。

进一步地，根据本发明的特定布置，系统10可通过在皮带12移动时拍摄图像来确定皮带12的厚度；通过这种布置，可以获得沿皮带12的长度的皮带12的上表面的轮廓。

在该特定布置中，当皮带12经过皮带轮16时，相机18拍摄在特定时刻（T_i）的皮带12的图像。以这种方式，皮带12的特定区域48的多个图像被捕获，以测定位于特定区域48处的每一边缘38的轮廓。如稍后将描述的，如图8a和图8b所示，可以创建能生成例如皮带12的轮廓的图形表示的三维模型。

出于说明目的，图3示出了三个区域48a至48c。对于这些区域48中的每一个，相机18为围绕皮带轮16移动的皮带12的每一区域拍摄一个图像，以测定位于区域48的每一边缘38的顶部轮廓。通过测定沿皮带12的整个长度延伸的多个区域48，可获得皮带12的上表面的轮廓的指示。每一边缘38的顶部轮廓位于每一区域48中，如将在下面描述的，这可生成皮带12的三维模型。

本发明一进一步的布置提供了一种生成皮带12的特定部分或整个皮带12的三维模型的方法。三维模型提供皮带12沿皮带12的整个长度和宽度的厚度。该三维模型还可提供皮带12的图形表示，该图形表示示出皮带12的上表面的轮廓-参见图8a和图8b。提供皮带12的上表面的表示可沿皮带12的长度检测特定奇点的位置（例如其他特征中的损坏或缺陷）。

通过测量前面提到的皮带12的每一二维切片的厚度，以及参考测定边缘38处的皮带的厚度来生成三维模型。这通过在皮带12围绕皮带轮16移动时拍摄皮带12的连续图像完成。图3和图4示出了包括前面提到的三个区域48a至48c的特定部分54的该过程。

如图3所示，当皮带12的特定部分54绕过皮带轮16时，捕获区域48的连续图像。每一区域48的图像在图4中示出。

进一步地，处理装置22按照已拍摄图像的顺序处理图像以测定每一区域48的厚度。如图7所示，表示每一区域48的厚度的数值阵列在寄存器中按照处理图像的顺序存储。每一区域都标有图像拍摄的特定时刻。例如，区域48a是在时刻T1拍摄的，区域48b在时刻T2拍摄的，区域48c在时刻T3拍摄的。

如图3所示，通过将每一区域48的二维模型连接在一起来生成皮带12的特定部分54的三维模型。

以上描述限于三个离散区域48a至48c，以形成皮带12的特定区域54的三维模型。

然而，为了获得能沿皮带12的长度识别奇点的特定位置的整个皮带12的三维模型，需要生成并连接皮带12的各个切片的多个二维模型。在这种情况下，每一区域48对应于之前参考二维模型的生成描述的各个切片之一（表示皮带12的一条边缘38）。通过连接各个切片，可以生成三维模型。如图7所示，代表三维模型的数据对应于存储在存储装置中的数据。图7示出了每次拍摄图像与（1）拍摄特定图像的时刻T_i、（2）边缘38相对于特定参考点的位置以及（3）边缘38的特定轮廓关联的表格。

存储在图7中所示的寄存器中的边缘38的轮廓表示沿特定边缘38的宽度的每一点的厚度；它还表示沿具有特定厚度的特定边缘38的宽度的每一点的位置。

利用该信息，可以生成示出了皮带12的每一点处的皮带12的厚度的皮带12的三维模型。这可与沿皮带12的每一点的特定位置一起，映射符合三维模型的数据生成皮带12的图形表示，该图形表示（1）表示皮带的每一点处的皮带厚度，以及（2）示出皮带12的每一奇点以及每一奇点的位置和特定结构。

下面将描述用于测定皮带12的每一边缘38的位置的若干选项。

进一步地，相机18用于在特定时间段捕获图像以便生成三维模型。

根据一特定布置，相机18用于基于由处理装置22生成的命令来捕获图像。由于生成捕获图像的命令，处理装置22能够及时将由相机18拍摄的图像与特定时刻相关联。如此，处理装置22可以将皮带12的特定边缘38的任何图像与捕获该特定边缘38的图像的特定时刻相关联。并且，由处理装置22生成的皮带12的边缘38的顶部轮廓也可能与拍摄特定区域48的图像的特定时刻相关联。

进一步地，在一特别布置中，三维模型可提供关于沿皮带的特定奇点的位置的信息；这是一个特殊的优势，如将在稍后的阶段描述的，因为与一特定奇点相关联的（三维模型的）数据可进一步分析该奇点，以例如测定该奇点是否为皮带12的潜在损坏，并可能需要立即注意。为了进一步分析该特定奇点，需要了解该奇点沿皮带12的位置，以便可以在适用的情况下发现、测量和修复该奇点。

在一布置中，可以通过知道皮带12移动的速度来计算在特定图像中捕获的区域48的位置。在一布置中，皮带12的速度可由外部源提供，例如控制传送带系统28的控制室。为此，处理装置22和控制室24a可相互通信。

另一种选择是使用工厂其他地方的传感器发出的信号，这些信号可以用来推断皮带12的速度。

在另一布置中，处理装置22可在后续帧上应用光流技术来测定皮带12的速度。

可选地，可以通过集成皮带12的速度来测定皮带在每一帧中的位置。考虑到将速度信号集成到计算位置会随着时间的推移导致计算位置的误差增加，处理装置22用于在皮带12的每一循环至少一次沿皮带测定特定奇点的精确位置。

在另一布置中，将皮带12连接在一起的接头可以用作测定皮带12的任何点的位置的参考点。处理装置22可以应用目标识别技术来识别一个或多个被捕获在图像中的接头。由于每一接头的相对位置沿皮带长度保持恒定，因此皮带在识别皮带接头的任何特定图像中的位置将确定该特定图像沿皮带的位置。

根据本发明一实施例，皮带12的在图像中捕获的部分的位置可以通过嵌入皮带12的RFID芯片，以及在RFID芯片接近传感器时检测该RFID芯片的多个传感器提供。外部设备可以使用RFID芯片测量的时间戳，以及RFID传感器相对于皮带轮16的位置来实时测定皮带的位置，然后可以用于提供捕获图像的位置。

如前所述，系统10提供整个皮带12的三维模型。为此，皮带12围绕皮带轮16移动整个循环。如前所述，在这一循环期间，三维模型生成，其数据被存储在存储装置。该数据对于数据的进一步分析是有用的，以便在收集例如分析由处理装置22或在显示器中观察皮带12的图形表示的操作者检测到的特定奇点的数据时测定皮带12的状态。这些特定奇点可以存储在诸如循环缓冲器的其他存储装置中，以便在稍后阶段作进一步检查。

进一步地，可使用系统10定期检查皮带12。这样做是为了确保，例如，自之前的分析完成，并且任何奇点可能已经恶化成皮带12的潜在损坏后，皮带12中没有出现新的损坏。处理装置22在后期分析时收集和生成的数据可以存储在存储早期分析数据的相同存储装置中。

在一布置中，处理装置将实时更新存储在存储装置中的皮带12的三维模型，提取每一厚度轮廓，并结合提取的每一厚度轮廓的位置。在一布置中，用新轮廓和该新轮廓的位置更新三维模型的过程涉及重写该三维模型中的数据，该数据代表沿皮带的长度最接近新轮廓位置的轮廓。

在另一布置中，用新轮廓和新轮廓的位置更新三维模型的过程涉及应用适当的数据融合算法，该算法最好包括合并系统10可用的任何其他相关信息。

此外，系统10能够保留表示皮带12在特定时期内的状态的三维模型数据；在此，系统10提供皮带12的状态的历史记录，例如，从皮带12首次安装时开始，到需要更换皮带时结束。三维模型的历史记录可测定特定时期皮带厚度的变化率。此外，它还可测定检测到的特定奇点的变化率，该奇点由于对皮带12的操作具有潜在危险而被监控。

此外，可以预期三维模型的历史数据将占据存储装置的相对大的区域。为此，在一布置中，三维模型的历史数据由系统以不同的分辨率随时间数字地存储，使得最近生成的三维模型的一个数据将以比在最近分析之前进行的分析期间生成的三维模型更高的分辨率记录。而且，三维模型的历史记录可以通过适当的压缩算法进行数字压缩，以减少系统10所需的数据存储。

此外，如前所述，系统10用于在存储装置中存储与皮带12中存在的奇点有关的任何数据。例如，操作者可观看三维模型的图形表示来识别皮带12中存在的奇点。一旦出现可能与操作者有关的奇点，就可以选择它并将其存储在诸如循环缓冲器之类的存储装置中以便进一步分析。

可选地，识别和选择皮带中的奇点的过程可以由处理装置22进行。为此，处理装置22可以应用目标识别技术来识别任何相关的奇点。并且，处理装置22可以应用机器学习技术，以便测定所识别的特征是否代表损坏，如果是，则代表损坏的类型。

在一布置中，在数字处理装置从三维模型识别皮带的特征并将该特征分类为损坏的情况下，然后将受损皮带的部分的镜头存储在例如圆形缓冲器25中用于将来检索，以便可以将其通过人机界面（HMI）呈现给操作者。

根据一特定布置，经由外部源提供或通过除使用相机18之外的不同技术测定的皮带厚度测量值也可以结合在三维皮带厚度模型中。

例如，参照图9，该系统还包括激光器26，该激光器26被布置成在皮带12围绕皮带轮16移动时，相机18观察皮带12的相邻位置处将激光光线照射到皮带12上。如此，生成由反射激光光线产生的激光线56，该激光线56沿皮带12的宽度延伸。当皮带12围绕皮带轮16移动时，特定的相关奇点可能使激光器产生的线56变形。激光线56在帧中的位置和变形提供了皮带12的厚度的信息。通过处理装置22分析在帧中捕获的激光线56以推断皮带表面几何形状，然后使用已知的数据融合技术将该几何形状结合到皮带的三维模型中。线的变形如图9和图10所示。

在一布置中，多个激光线56可以相对于彼此和数字成像相机发射到皮带12上。激光线56由多个相对于彼此指向不同角度的激光发射器产生。激光器和数字成像相机之间的不同相对角度将提供不同程度的线变形，从而为数字处理装置22提供更多信息，当仅使用由通过相机18拍摄的图像进行分隔时，该信息可推断具有更高的精度的皮带表面几何形状。

在包括如图9和图10所示的激光组件的上述布置中，在生成皮带12的每一区域48的二维模型的过程期间，处理装置22将使用经由激光线获得的皮带厚度的测量值。可选地，使用激光器和光学相机的特定表面轮廓识别系统，可以在三维模型生成过程期间使用由这些系统收集的信息。

在一特定布置中，该系统还包括人机界面（HMI, human machine interface）。HMI被布置为显示由本发明的系统生成的信息。HMI包括多个显示器，这些显示器布置成允许传送带系统28的操作者看到描绘传送带的测量状态的可视化。HMI可以显示从数字成像设备拍摄的图像。

进一步地，根据一特别布置，由系统记录或生成的数据的子集可由其他系统获得，包括但不限于工厂控制系统或云数据存储系统。

在一布置中，系统10还包括响应于皮带12的劣化来控制传送带系统28的速度或吞吐量的装置。调节传送带系统28的总体速度，减少被放置在传送带的皮带上的负载，从而降低了皮带12的劣化速度。

进一步地，如果皮带12的劣化使得皮带12的维护或修理是必要的，则本发明的系统能够控制其他相关联的系统，该相关联的系统供给受影响的传送带系统28以停止物料的流动。如此，在关停以进行维修之前，可以清除损坏的皮带材料。

对于技术人员来说显而易见的修改和变化被认为是在本发明的范围内。例如，在一特定布置中，数据捕获装置14可包括在传送带系统28的端部30上方并排布置的多个相机18。在该布置中，当皮带12围绕皮带轮16移动时，每一相机18将拍摄皮带12的特定部分的图像。处理装置22用于使用皮带12的特定部分的多个图像来生成皮带12的边缘38的顶部轮廓和皮带轮16的边缘50的顶部轮廓，以测定边缘38的轮廓。

进一步地，根据本发明一可选布置，数据捕获装置14不一定需要位于处于传送带系统末端的皮带轮上；相反，数据捕获装置14可以位于任何向皮带12提供至少一小的偏转的皮带轮附近，使得数据捕获装置14可以获取皮带12的边缘38的切向图像（由至少一小的偏转形成）。

在整个说明书中，除非上下文另有要求，否则词语“包括”或“包含”的变体将被理解为暗示包括所述整数或整数组，但不排除任何其他整数或整数组。

Claims (56)

1.一种检查传送带系统的皮带的系统，所述传送带系统包括至少一端部，所述端部具有一个皮带轮，所述皮带轮具有一外表面，以使所述皮带偏转形成所述皮带的一边缘，所述系统包括数据捕获装置和处理装置，所述数据捕获装置具有至少一个相机用于捕获表示皮带和皮带轮的图像数据，所述处理装置接收至少一相机捕获的表示所述皮带和所述皮带轮的图像数据，该图像数据采自所述皮带一边缘，以及所述皮带轮外表面的第一和第二外边缘，其特征在于：所述处理装置用于分析所述图像数据以提取包括多个点的皮带边缘的顶部轮廓和包括多个点的皮带轮边缘的顶部轮廓，用于测量所述皮带边缘的第一和第二外边缘与所述皮带轮的第一和第二外边缘之间的距离，以确定所述皮带的外边缘和所述皮带轮的外边缘的距离，以及通过计算在所述皮带的外边缘与所述皮带轮的外边缘之间的所述皮带边缘的每个点与所述皮带轮的边缘的每个对应点之间的间距来计算所述皮带的厚度，所述相机设置在所述皮带通过围绕所述皮带轮移动以改变方向的一个位置处；其中所述数据捕获装置没有激光器，且由所述相机捕获的代表所述皮带和所述皮带轮的图像数据没有反射激光。

2.如权利要求1所述的系统，其中所述处理装置用于推断所述皮带轮边缘代表所述皮带紧靠的所述皮带轮的外表面，所述皮带轮边缘从所述皮带轮外边缘延伸。

3.如权利要求1所述的系统，其中所述处理装置还适用于从所述系统的外部源接收从所述皮带轮外边缘延伸的所述皮带轮边缘的结构。

4.如权利要求1所述的系统，其中所述处理装置用于识别由所述相机拍摄的所述图像中的突出边缘。

5.如权利要求4所述的系统，其中所述图像中的所述突出边缘包括所述皮带边缘与所述皮带轮外边缘。

6.如权利要求5所述的系统，其中所述处理装置用于通过下列方法计算沿所述皮带边缘的宽度方向的所述皮带的厚度：

检测所述突出边缘以生成边缘图像；

过滤所述边缘图像；

识别代表所述皮带边缘的所有像素；

识别代表所述皮带轮外边缘的所有像素；

将像素坐标转换为实体坐标；

导出代表所述皮带轮边缘的轮廓线，该皮带轮边缘被所述皮带包围，并且位于所述皮带轮的两个所述外边缘之间；以及

通过比较所述皮带的所述边缘与所述皮带轮边缘，计算沿所述皮带边缘的宽度方向的厚度。

7.如权利要求6所述的系统，其中由所述相机拍摄的图像中的所述突出边缘由一操作者识别。

8.如权利要求1所述的系统，其中所述处理装置用于处理于所述图像的帧的非正交方向描述所述皮带边缘与所述皮带轮外边缘的图像。

9.如权利要求8所述的系统，在检测所述皮带边缘和所述皮带轮边缘的步骤之前，所述处理装置校正所述皮带边缘和所述皮带轮边缘的非正交方向。

10.如权利要求1所述的系统，其中所述系统用于在所述皮带围绕所述皮带轮移动时，收集由所述相机收集的所述皮带边缘和所述皮带轮边缘的多个图像。

11.如前述权利要求10所述的系统，其中所述处理装置用于为所述多个图像中的每一幅图像存储所述皮带的沿所述皮带的每一边缘宽度方向的厚度，所述多个图像中的每一幅图像将所述皮带的每一边缘的厚度与拍摄所述图像的时刻以及沿所述皮带长度方向的每一边缘的位置相关联。

12.如权利要求11所述的系统，其中所述处理装置用于计算所述皮带的每一边缘的位置。

13.如权利要求12所述的系统，其中所述皮带的每一边缘的位置是通过如下任一项得到的所述皮带的速度来测定的：控制所述皮带速度的一系统；检测所述皮带经过的RFID芯片传感器；含误差校正的所述皮带的综合速度；相机捕捉到的图像之间的时间间隔；后续图像上的光流技术；以及使用由将所述皮带连接在一起的接点定义的参考点。

14.如权利要求11至13任一项所述的系统，其中所述处理装置用于生成所述皮带的三维模型，所述三维模型包括通过连接所述皮带的每一边缘的厚度得到的在每一点处的皮带厚度的指示。

15.如权利要求14所述的系统，其中所述处理装置用于使用所述三维模型生成所述皮带轮廓的一图形表示。

16.如权利要求15所述的系统，其中所述图形表示包括存在于所述皮带上的任何奇点，所述奇点包括在所述奇点每一点的厚度。

17.如权利要求16所述的系统，其中所述系统在对所述皮带进行特定检查期间，将由所述处理装置收集和生成的数据存储在存储装置中。

18.如权利要求17所述的系统，其中所述处理装置用于在对所述皮带进行一次或多次后续检查期间，利用由所述处理装置收集和生成的数据更新存储装置。

19.如权利要求17所述的系统，其中所述处理装置实时更新存储在所述存储装置中的所述皮带的三维模型，并提取每一厚度轮廓，以及连同提取每一厚度轮廓的位置。

20.如权利要求19所述的系统，其中用一新轮廓和所述新轮廓的位置更新所述三维模型的过程涉及重写所述三维模型中的数据，所述数据代表沿所述皮带的长度方向最接近所述新轮廓的位置的轮廓。

21.如权利要求19所述的系统，其中用一新轮廓和所述新轮廓的位置更新所述三维模型的过程涉及应用一适当的数据融合算法，所述算法包括纳入可提供给系统的任何其他相关信息。

22.如权利要求15至21任一项所述的系统，其中所述系统保留在特定时段内采集的代表所述皮带状态的三维模型的数据，以提供对所述皮带进行的检查过程的历史记录。

23.如权利要求22所述的系统，其中所述处理装置用于提供在特定时段内所述皮带厚度的变化率。

24.如权利要求23所述的系统，其中所述处理装置用于提供所述皮带的一特定奇点的变化率。

25.如权利要求24所述的系统，其中所述系统用于在存储装置中存储所述皮带中存在的与奇点有关的任何数据。

26.如权利要求15-21、23-25任一项所述的系统，其中所述处理装置用于使用目标识别技术识别和选择所述皮带中的奇点。

27.如权利要求26所述的系统，其中所述处理装置包括一机器学习软件，以确定所识别的所述奇点是否代表将所述皮带视为受损皮带的损伤。

28.如权利要求27所述的系统，其中在所述处理装置从所述三维模型中识别所述皮带的一奇点并将所述奇点归类为损伤的情况下，所述受损皮带的部分的图像存储在存储装置中。

29.一种计算机实施方法，使用具有至少一个用于捕获表示皮带和皮带轮的图像数据的相机的数据捕获装置来检查传送带系统的皮带以及使用处理装置用于接收由所述皮带边缘以及所述皮带轮外表面的第一和第二外边缘的相机捕获的代表所述皮带和皮带轮的所述图像数据，所述传送带系统包括至少一端部，所述端部具有一个皮带轮，所述皮带轮具有一外表面，以使所述皮带偏转形成所述皮带的一边缘和所述相机设置在所述皮带通过围绕所述皮带轮移动以改变方向的一个位置处，所述方法包括步骤：

接收由所述皮带边缘，以及所述皮带轮外表面的第一和第二外边缘的至少一相机捕获的表示所述皮带和所述皮带轮的图像数据；以及

执行一程序分析所述图像数据以提取包括多个点的皮带边缘的顶部轮廓和包括多个点的皮带轮边缘的顶部轮廓，用于测量所述皮带边缘的第一和第二外边缘与所述皮带轮的第一和第二外边缘之间的距离，以确定所述皮带的外边缘和所述皮带轮的外边缘的距离，以及通过计算在所述皮带的外边缘与所述皮带轮的外边缘之间的所述皮带边缘的每个点与所述皮带轮的边缘的每个对应点之间的间距来计算所述皮带的厚度；其中所述数据捕获装置没有激光器，且由所述相机捕获的代表所述皮带和所述皮带轮的图像数据没有反射激光。

30.如权利要求29所述的方法，其中所述处理装置用于推断所述皮带轮边缘代表与所述皮带紧靠的所述皮带轮的外表面，所述皮带轮边缘从所述皮带轮外边缘延伸。

31.如权利要求29或30所述的方法，其中所述处理装置还适用于从所述系统的外部源接收从所述皮带轮外边缘延伸的所述皮带轮边缘的结构。

32.如权利要求29所述的方法，其中所述处理装置识别由所述相机拍摄的所述图像中的突出边缘。

33.如权利要求32所述的方法，其中所述图像中的所述突出边缘包括所述皮带边缘与所述皮带轮外边缘。

34.如权利要求32或33所述的方法，其中所述处理装置用于通过下列方法计算沿所述皮带边缘宽度方向的所述皮带的厚度：

检测所述突出边缘以生成边缘图像；

过滤所述边缘图像；

识别代表所述皮带边缘的所有像素；

识别代表所述皮带轮外边缘的所有像素；

将像素坐标转换为实体坐标；

导出代表所述皮带轮边缘的轮廓线，该皮带轮边缘被所述皮带包围，并且位于所述皮带轮的两个所述外边缘之间；以及

通过比较所述皮带的所述边缘与所述皮带轮边缘，计算沿所述皮带边缘的宽度方向的厚度。

35.如权利要求34所述的方法，其中由所述相机拍摄的图像中的所述突出边缘由一操作者识别。

36.如权利要求29所述的方法，其中所述处理装置处理于所述图像的帧的非正交方向描述所述皮带边缘与所述皮带轮外边缘的图像。

37.如权利要求36所述的方法，在检测所述皮带和所述皮带轮边缘的步骤之前，所述处理装置校正所述皮带边缘和所述皮带轮边缘的非正交方向。

38.如权利要求29所述的方法，其中所述系统在所述皮带围绕所述皮带轮移动时，收集由所述相机收集的所述皮带边缘和所述皮带轮边缘的多个图像。

39.如权利要求38所述的方法，其中所述处理装置为多个图像中的每一幅图像存储所述皮带的沿所述皮带的每一边缘宽度方向的厚度，所述多个图像中的每一图像将所述皮带的每一边缘的厚度与拍摄所述图像的时刻以及沿所述皮带长度方向的每一边缘的位置相关联。

40.如权利要求39所述的方法，其中所述处理装置计算所述皮带的每一边缘的位置。

41.如权利要求40所述的方法，其中所述皮带的每一边缘的位置是通过如下任一项得到的所述皮带的速度来测定的：控制所述皮带速度的一系统；检测所述皮带经过的RFID芯片传感器；含误差校正的所述皮带的综合速度；相机捕捉到的图像之间的时间间隔；后续图像上的光流技术；以及使用由将所述皮带连接在一起的接点定义的参考点。

42.如权利要求39至41任一项所述的方法，其中所述处理装置生成所述皮带的三维模型，所述三维模型包括通过连接所述皮带的每一边缘的厚度得到的在每一点处的皮带厚度的指示。

43.如权利要求42所述的方法，其中所述处理装置使用所述三维模型生成所述皮带轮廓的一图形表示。

44.如权利要求43所述的方法，其中所述图形表示包括存在于所述皮带上的任何奇点，所述奇点包括在所述奇点的每一点的厚度。

45.如权利要求43或44所述的方法，其中所述系统在对所述皮带进行特定检查期间，将由所述处理装置收集和生成的数据存储在存储装置中。

46.如权利要求45所述的方法，其中所述处理装置在对所述皮带进行一次或多次后续检查期间，利用由所述处理装置收集和生成的数据更新存储装置。

47.如权利要求45所述的方法，其中所述处理装置实时更新存储在所述存储装置中的所述皮带的三维模型，并提取每一厚度轮廓，以及连同提取每一厚度轮廓的位置。

48.如权利要求47所述的方法，其中用一新轮廓和所述新轮廓的位置更新所述三维模型的过程涉及重写所述三维模型中的数据，所述数据代表沿所述皮带的长度方向最接近所述新轮廓的位置的轮廓。

49.如权利要求47所述的方法，其中用一新轮廓和所述新轮廓的位置更新所述三维模型的过程涉及应用一适当的数据融合算法，所述算法包括纳入可提供给系统的任何其他相关信息。

50.如权利要求46至49任一项所述的方法，其中所述系统保留在特定时段内采集的代表所述皮带状态的三维模型的数据，以提供对所述皮带进行的检查过程的历史记录。

51.如权利要求50所述的方法，其中所述处理装置提供在特定时段内所述皮带厚度的变化率。

52.如权利要求50所述的方法，其中所述处理装置提供所述皮带的一特定奇点的变化率。

53.如权利要求52所述的方法，其中所述系统用于在存储装置中存储所述皮带中存在的与奇点有关的任何数据。

54.如权利要求46-49、51-53任一项所述的方法，其中所述处理装置用于使用目标识别技术识别和选择所述皮带中的奇点。

55.如权利要求54所述的方法，其中处理装置应用一机器学习软件，以确定所识别的所述奇点是否代表将所述皮带视为受损皮带的损伤。

56.如权利要求55所述的方法，其中在所述处理装置从所述三维模型中识别所述皮带的一奇点并将所述奇点归类为损伤的情况下，所述受损皮带部分的图像存储在存储装置中。

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