皮带输送机多区域洒料检测系统及方法

657 编辑：中冶有色技术网来源：辽宁科技大学

2024-01-05 15:36:43

权利要求书： 1.一种皮带输送机多区域洒料检测系统的检测方法，所述的系统包括：用于采集皮带表面图像信息的摄像装置、用于设备通讯的交换机、用于对图像进行分析处理及存储的计算机系统以及提示报警信息的报警装置；所述的摄像装置用于捕获图像并通过工业以太网将采集的图像信息传输给交换机；所述交换机将获取到的图像信息输入到计算机系统；计算机系统将报警信息信号通过工业以太网传输给报警装置；

其特征在于，所述的方法包括如下步骤：步骤1、采集针对皮带输送的图片，通过调用摄像装置的SDK文件对皮带表面图像进行获取；

步骤2、将采集的彩色图像转换为灰度图像，将三通道的图像转变为单通道的图像；

步骤3、在灰度处理后的图像上对皮带表面图像进行滤波去噪处理；

步骤4、在皮带边缘检测中，为了缩小检测的范围，先进行图像中ROI即感兴趣区域的选取：沿皮带运行方向，在皮带宽度的中间位置建立标准直线a0，在皮带跑偏最大边界位置建立标准直线a1，直线a0和直线a1的斜率为皮带运行方向；

当直线a1选取在皮带运行方向右侧时：线段AB为皮带空载时皮带边缘位置，线段O1O4为皮带空载时皮带中间位置，线段O2O3为皮带向右跑偏最大边界位置，NM为利用Hough直线检测在图像中识别ROI区域时识别检测到的皮带边缘；

当直线a1选取在皮带运行方向左侧时：线段A’B’为皮带空载时皮带边缘位置，线段O1O4为皮带空载时皮带中间位置，线段O2’O3’为皮带向左跑偏最大边界位置，N’M’为利用Hough直线检测在图像中识别ROI区域时识别检测到的皮带边缘；

步骤5、当直线a1选取在皮带运行方向右侧时：分别找出线段O1O4、AB、NM、O2O3的中点：C中(X中,Y中)、Ci(Xi,Yi)、 C限(X限,Y限)；X0和X1为线段NM的端点的横坐标，Y0和Y1为线段NM的端点的纵坐标；

当直线a1选取在皮带运行方向左侧时：C中(X中,Y中)、C'i(Xi',Yi')、D限(X限',Y限')分别为线段O1O4、A’B’、N’M’、O2’O3’的中点；X0'和X1'为线段N’M’的端点的横坐标，Y0'和Y1'为线段N’M’的端点的纵坐标；

步骤6、根据C、Ci到C中的距离D1、D2和C’、Ci’到C中的距离D1’、D2’判断该皮带跑偏方向；

当直线a1选取在皮带运行方向右侧时：当D1>D2时，皮带向运行方向右侧跑偏；当D1D2’时，皮带向运行方向左侧跑偏；当D1’

步骤7、选取ROI区域，计算矩形O1O2O3O4皮带跑偏百分比μ为：计算矩形O1O2’O3’O4皮带跑偏百分比μ为：步骤8、对进行滤波处理后的灰度图片进行矩保持法二值化处理，将灰度图像转变为黑白图像；

步骤9、在处理后的黑白图像中绘制参考剖线图，即选取点C限、D限连接形成检测直线，得到该检测直线所有点的像素值，像素值为0代表皮带表面无物料，像素值为1代表皮带表面存在物料；

在物料位置判断过程中，参考剖线图左右两端形成的大面积无物料区域的宽度为d1、d2；

当物料分布偏离皮带中心线，发生洒料危险时，两端无物料区域的宽度直接反映出物料在皮带表面的分布区域；对宽度d1、d2分别设定报警值W1、W2，当d1

所述步骤3具体为：图像上使用3×3滤波窗口的中值滤波对皮带表面图像进行滤波去噪处理。

说明书：一种皮带输送机多区域洒料检测系统及方法技术领域[0001] 本发明涉及皮带输送设备检测装置技术领域，特别涉及一种皮带输送机多区域洒料检测系统及方法。

背景技术[0002] 皮带输送机在传送物料过程中，因为输送的物料分布的重心偏离皮带的中心线，堆积的物料中心发生一定的偏移，导致皮带整体的承载重量分布不均，两侧的张力不同，而

发生皮带跑偏的现象，从而导致传输过程中的皮带机洒料问题。洒出的物料进入到输送机

内部会引起整体机器发生故障，影响皮带机的维修难度和工作效率。现有皮带故障检测，大

多对于皮带跑偏进行检测和分析，却忽略了物料分布对于皮带洒料的影响。有必要设计一

个系统对皮带表面物料分布进行检测，对洒料现象进行预判，减少皮带输送机运输事故的

发生率，提高皮带的运输效率。

发明内容[0003] 为了解决背景技术中所述问题，本发明提供一种皮带输送机多区域洒料检测系统及方法，在检测皮带跑偏程度的基础上，进一步根据物料分布情况分析皮带的危险程度，大

幅度提高了皮带跑偏以及洒料检测的准确性，具有实际意义。

[0004] 为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案实现：[0005] 一种皮带输送机多区域洒料检测系统，包括：用于采集皮带表面图像信息的摄像装置、用于设备通讯的交换机、用于对图像进行分析处理及存储的计算机系统以及提示报

警信息的报警装置；所述的摄像装置用于捕获图像并通过工业以太网将采集的图像信息传

输给交换机；所述交换机将获取到的图像信息输入到计算机系统；计算机系统将报警信息

信号通过工业以太网传输给报警装置。

[0006] 一种皮带输送机多区域洒料检测系统的方法，包括如下步骤：[0007] 步骤1、采集针对皮带输送的图片，通过调用摄像装置的SDK文件对皮带表面图像进行获取；

[0008] 步骤2、将采集的彩色图像转换为灰度图像，将三通道的图像转变为单通道的图像；

[0009] 步骤3、灰度处理后的图像上对皮带表面图像进行滤波去噪处理；[0010] 图像上使用3×3滤波窗口的中值滤波对皮带表面图像进行滤波去噪处理；将图像中某点的灰度值用邻域中值替代，则根据下式进行计算：

[0011] g(x,y)＝Mid[a,b,c......][0012] 其中：a,b,c,…表示图像中某点(x,y)以及邻域点的灰度值；[0013] 步骤4、在皮带边缘检测中，为了缩小检测的范围，先进行图像中ROI即感兴趣区域的选取：沿皮带运行方向，在皮带宽度理想中间和皮带跑偏最大边界分别各建立一条标准

直线a0、a1，其斜率为皮带运行方向，线段AB和O1O4分别为皮带空载时皮带边缘和中间的位

置，线段O2O3为皮带跑偏最大边界位置，NM为利用Hough直线检测在图像识别ROI区域识别

检测到的皮带边缘；

[0014] 步骤5、找出线段O1O4、AB、NM、O2O3的中点：C中(X中,Y中)、Ci(Xi,Yi)、 C限(X限,Y限)，

[0015] 步骤6、跟据C、Ci到C中的距离D1、D2，判断该皮带跑偏方向；[0016] 当直线a1选取在皮带方向右侧时：当D1>D2时，皮带向运行方向右侧跑偏；当D1D2时，皮带向运行方

向左侧跑偏；当D1[0017] 步骤7、选取ROI区域，计算矩形O1O2O3O4皮带跑偏百分比μ为：[0018][0019] 步骤8、对进行滤波处理后的灰度图片进行矩保持法二值化处理，将灰度图像转变为黑白图像；

[0020] 步骤9、在处理后的图像中绘制剖线图，即在皮带左右边缘上分别选取点C限、D限连接形成检测直线，得到该直线所有点的像素值，像素值为0代表皮带表面无物料，像素值

为1代表皮带表面存在物料；

[0021] 在物料位置判断过程中，参考剖线图左右两端形成的大面积无物料区域的宽度d1、d2，对于皮带表面其他较小的无物料区域认为是干扰而忽略；

[0022] 在正常情况下，皮带左右大面积无物料区域宽度d1、d2，都在合理范围内且差值相对较小；

[0023] 当物料分布偏离中心线，发生洒料危险时，一侧无物料区域宽度远远大于另一侧无物料区域宽度；两端无物料区域的长度直接反映出物料在皮带表面的分布区域；对目标

直线上的宽度d1、d2分别设定报警值W1、W2，当d1险。

[0024] 与现有技术相比，本发明的有益效果是：[0025] 本发明针对皮带输送机在实际工作中很容易因为安装环境以及运输重量出现皮带机洒料的问题。该系统使用皮带多区域洒料检测方法：通过图像采集皮带运输实时图像，

经灰度处理及图像滤波处理后利用Hough直线检测识别皮带边缘。然后对皮带图像进一步

二值化处理，获得物料在皮带上的图像状态特征，从而判断皮带上物料是否可能洒料。本发

明系统可以减少皮带事故的发生率，提高皮带的运输效率。

附图说明[0026] 图1为本发明的皮带输送机多区域洒料检测系统的结构布置示意图；[0027] 图2为发明的皮带输送机多区域洒料检测系统的方法流程图；[0028] 图3为本发明的皮带输送机多区域洒料检测系统的方法的图像处理示意图。具体实施方式[0029] 以下结合附图对本发明提供的具体实施方式进行详细说明。[0030] 如图1所示，一种皮带输送机多区域洒料检测系统，包括：用于采集皮带表面图像信息的摄像装置4、用于设备通讯的交换机3、用于对图像进行分析处理及存储的计算机系

统2以及提示报警信息的报警装置1；所述的摄像装置4用于捕获图像并通过工业以太网将

采集的图像信息传输给交换机3；所述交换机3将获取到的图像信息输入到计算机系统2；计

算机系统2将报警信息信号通过工业以太网传输给报警装置1。

[0031] 如图2所示，一种皮带输送机多区域洒料检测系统的方法，包括如下步骤：[0032] 步骤1、采集针对皮带输送的图片，通过调用摄像装置的SDK文件对皮带表面图像进行获取；

[0033] 步骤2、将采集的彩色图像转换为灰度图像，将三通道的图像转变为单通道的图像；

[0034] 步骤3、灰度处理后的图像上对皮带表面图像进行滤波去噪处理；[0035] 图像上使用3×3滤波窗口的中值滤波对皮带表面图像进行滤波去噪处理；将图像中某点的灰度值用邻域中值替代，则根据下式进行计算：

[0036] g(x,y)＝Mid[a,b,c......][0037] 其中：a,b,c,…表示图像中某点(x,y)以及邻域点的灰度值；[0038] 步骤4、如图3所示，在皮带边缘检测中，为了缩小检测的范围，先进行图像中ROI(感兴趣区域)的选取。如图3所示中的ROI区域O1O2O3O4。沿皮带运行方向，在皮带宽度理想

中间和皮带跑偏最大边界分别各建立一条标准直线，其斜率为皮带运行方向，如图3所示的

直线a0、a1(a1’)。线段AB和O1O4分别为皮带空载时皮带边缘和中间的位置，线段O2O3为皮

带跑偏最大边界位置，NM为利用Hough直线检测在图像识别ROI区域识别检测到的皮带边

缘；

[0039] 步骤5、找出线段O1O4、AB、NM、O2O3的中点：C中(X中,Y中)、Ci(Xi,Yi)、C限(X限,Y限)；

[0040] 步骤6、跟据C、Ci到C中的距离D1、D2，可以判断该皮带跑偏方向；[0041] 当直线a1选取在皮带方向右侧时：当D1>D2时，皮带向运行方向右侧跑偏；当D1D2时，皮带向运行方

向左侧跑偏；当D1[0042] 步骤7、计算矩形O1O2O3O4皮带跑偏百分比μ可以表示为：[0043][0044] 以下是步骤4?7的直线a1选取在皮带方向右侧时(图3中标识为a1)和直线a1选取在皮带方向左侧时(图3中标识为a1’)的具体实施例：

[0045] 当直线a1选取在皮带方向右侧时：线段AB和O1O4分别为皮带空载时皮带边缘和中间的位置，线段O2O3为皮带跑偏最大边界位置，NM为利用Hough直线检测在图像识别ROI区

域识别检测到的皮带边缘。其中，C中(X中,Y中)、Ci(Xi,Yi)、 C限(X限,Y限)分

别为线段O1O4、AB、NM、O2O3的中点。跟据C、Ci到C中的距离D1、D2，可以判断该皮带跑偏方

向。当D1>D2时，皮带向运行方向右侧跑偏，选取右侧ROI区域进行最后计算；当D1带向运行方向左侧跑偏，选取左侧ROI区域进行最后计算。其中右侧ROI区域矩形O1O2O3O4

皮带跑偏百分比μ可以表示为：

[0046][0047] 当直线a1选取在皮带方向左侧时：(图3中标识为a1’)线段A’B’和O1O4分别为皮带空载时皮带边缘和中间的位置，线段O2’O3’为皮带跑偏最大边界位置，N’M’为利用Hough直

线检测在图像识别ROI区域识别检测到的皮带边缘。其中，C中(X中,Y中)、C'i(Xi',Yi')、

D限(X限',Y限')分别为线段O1O4、A’B’、N’M’、O2’O3’的中点。跟据C’、

Ci’到C中的距离D1’、D2’，可以判断该皮带跑偏方向。当D1’>D2’时，皮带向运行方向左侧跑

偏，选取左侧ROI区域进行最后计算；当D1’区域进行最后计算。其中左侧ROI区域矩形O1O2’O3’O4皮带跑偏百分比μ’可以表示为：

[0048][0049] 步骤8、对进行滤波处理后的灰度图片进行矩保持法二值化处理，将灰度图像转变为黑白图像，一幅图像的k阶矩mk,，可以通过以下公式计算：

[0050][0051] 在二值化处理后，对图片进行闭操作，计算公式为：Close(I)＝ED(I)。[0052] 步骤9、在处理后的图像中绘制剖线图，即在皮带左右边缘上分别选取点C限、D限连接形成检测直线，如图3所示，得到该直线所有点的像素值，像素值为0代表皮带表面无物

料(图中白色空白部分)，像素值为1代表皮带表面存在物料(图中阴影部分)。在物料位置判

断过程中，主要参考剖线图左右两端形成的大面积无物料区域(图中白色空白部分)的宽度

d1、d2，对于皮带表面其他较小的无物料区域可以认为是干扰而忽略。在正常情况下，皮带

左右大面积无物料区域宽度都在合理范围内且差值相对较小；当物料分布偏离中心线，发

生洒料危险时，一侧无物料区域宽度远远大于另一侧无物料区域宽度。因此，说明两端无物

料区域的长度可直接反映出物料在皮带表面的分布区域。当物料分布偏离中心线，发生洒

料危险时，一侧无物料区域宽度远远大于另一侧无物料区域宽度；两端无物料区域的长度

直接反映出物料在皮带表面的分布区域；对目标直线上的宽度d1、d2分别设定报警值W1、

W2，当d1[0053] 以上实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施,给出了详细的实施方式和具体的操作过程,但本发明的保护范围不限于上述的实施例。上述实施例中所用方法如无特

别说明均为常规方法。