[發(fā)明專利]基于機器視覺的礦用膠帶撕裂智能檢測系統(tǒng)

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210141035.8
• 申請日: 2012-05-09
• 公開（公告）號: CN103387123A
• 公開（公告）日: 2013-11-13
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉曉奇;吳雋
• 申請（專利權(quán)）人: 劉曉奇
• 主分類號: B65G43/02
• 分類號: B65G43/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于機器視覺的礦用膠帶撕裂智能檢測系統(tǒng)。

背景技術(shù)

帶式輸送機是煤炭生產(chǎn)過程中的一種重要的連續(xù)運輸設(shè)備。膠帶是煤礦帶式輸送機的重要組成部分，由于運行環(huán)境的惡劣，膠帶撕裂事故時有發(fā)生。世界各國從上世紀70年代就開始了膠帶撕裂保護技術(shù)的研究，如嵌入法、測力法、超聲波掃描、x光探傷，但迄今為止，仍沒有較為理想的監(jiān)測手段和保護裝置得到廣泛而可靠地應(yīng)用。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明就是針對上述問題，提供一種精度高、快速、非接觸、可重復(fù)性動態(tài)測量的基于機器視覺的礦用膠帶撕裂智能檢測系統(tǒng)。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案，本發(fā)明包括圖像采集系統(tǒng)、圖像處理系統(tǒng)、圖像分析與識別系統(tǒng)，其結(jié)構(gòu)要點圖像采集系統(tǒng)由機器視覺系統(tǒng)和光源及攝取系統(tǒng)組成，圖像處理系統(tǒng)由圖像預(yù)處理部分和圖像分割部分組成，圖像分析與識別系統(tǒng)由特征提取部分和理解及識別部分組成。

作為一種優(yōu)選方案，本發(fā)明所述圖像預(yù)處理部分包含了灰度化、圖像增強、圖像濾波預(yù)處理過程。

作為另一種優(yōu)選方案，本發(fā)明所述圖像分割部分包括以下步驟：

(1)采用最大類間方差法求取初始分割閾值；

(2)根據(jù)最大互信息熵求取最優(yōu)分割閾值。

本發(fā)明有益效果

本發(fā)明有效地識別撕裂區(qū)域，將機器視覺技術(shù)引入膠帶撕裂檢測中，因此，本發(fā)明具有精度高、快速、非接觸、可重復(fù)性動態(tài)測量等特點。

具體實施方式

本發(fā)明包括圖像采集系統(tǒng)、圖像處理系統(tǒng)、圖像分析與識別系統(tǒng)，圖像采集系統(tǒng)由機器視覺系統(tǒng)和光源及攝取系統(tǒng)組成，圖像處理系統(tǒng)由圖像預(yù)處理部分和圖像分割部分組成，圖像分析與識別系統(tǒng)由特征提取部分和理解及識別部分組成。

所述圖像預(yù)處理部分包含了灰度化、圖像增強、圖像濾波預(yù)處理過程。其作用是：灰度化降低了圖像的數(shù)據(jù)量；圖像增強采用直方圖增強的方法，提高了圖像的對比度；圖像濾波處理在增強圖像對比度的同時，去除了圖像中所混雜的不確定噪聲。圖像分割過程采用不同的分割算法將膠帶破損區(qū)域與背景區(qū)域分離開。

(1)灰度化

在本發(fā)明中，CCD攝像機攝取到的彩色圖像，使用的是RGB顏色模型，考慮到系統(tǒng)的使用環(huán)境，同時也為了提高圖像處理速度，對彩色圖像進行灰度化，即只提取圖像的亮度信息，轉(zhuǎn)換規(guī)則由公式(1)給出，通過灰度化，圖像的信息量減少為原來的1/3，減少了大量冗余信息，提高了系統(tǒng)處理速度。

Y＝0.2990*R+0.5870*G+0.1140*B(1)

(2)圖像增強與去噪

本發(fā)明采用基于對比度的自適應(yīng)直方圖均衡方法進行圖像增強，能有效增強斑點、微小條紋等圖像與周圍背景的對比度，同時能夠減少傳統(tǒng)直方圖均衡化過程中帶來的噪聲。其原理是把圖像分為多個不重疊的子塊，然后分別計算每個子塊對應(yīng)的灰度級映射函數(shù)，各像素的映射值由其相鄰的四個子塊的映射函數(shù)插值生成。圖像在形成和傳輸過程中，常常因受到各種噪聲的干擾而存在大大小小的噪聲和失真，從而導(dǎo)致圖像降質(zhì)，不利于后續(xù)的圖像處理。通過一系列實驗，本文選擇5×5中值濾波器作為膠帶圖像去噪增強的方法，該方法能有效去除膠帶視頻圖像中的噪聲干擾。

所述圖像分割部分包括以下步驟：

(1)采用最大類間方差法求取初始分割閾值；

(2)根據(jù)最大互信息熵求取最優(yōu)分割閾值。

互信息熵通常用來衡量兩個隨機變量的相似性的一種測度，對于兩幅圖像來說，若它們的空間位置完全一致時，它們的對應(yīng)像素的灰度互信息熵達到最大值，即一幅圖像表達的關(guān)于另外一幅圖像的信息最多，對于原始圖像A和最大類間方差法得到的分割圖像B，如果分割后的圖像被看成是一種退化的圖像，當它與原圖像的空間位置相一致時，互信息熵達到最大值，即可認為所獲得的最優(yōu)分割結(jié)果包含有原圖像的信息熵最大。

為了消除小的污點及光照的干擾，對分割后的圖像進行簡單濾波，首先采用鏈碼跟蹤技術(shù)對分割后的二值圖像進行全局掃描，記錄二值圖像的每一個目標塊，并計算每一個目標塊的像素面積大小。然后將這些目標塊的面積同事先設(shè)定的面積閾值進行比較，如果某一個目標塊的面積小于或等于該閾值，則將該目標塊設(shè)置為背景；如果某一個目標塊的面積大于該閾值，則對此目標塊不進行任何的處理。