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钢芯传送带缺陷检测系统中图像处理算法研究

刘振东  
【摘要】:钢丝绳芯输送带是煤矿的主要传输设备,在煤矿企业的使用已经越来越普及,然而煤炭生产常常会因为钢丝绳缺陷引起的崩断而中断。因此,为了保证安全生产,防止恶性事故发生,需要检测钢丝绳芯输送带钢丝绳芯的缺陷情况。本文所做主要工作如下:本文以线性X射线阵列采集运行钢丝绳芯皮带的图像序列,根据其图像纹理特征,提出了一种纹理编码的钢丝绳芯图像缺陷检测算法,并在VC++平台上实现了钢丝绳芯输送带在线缺陷检测和存储目标。该算法的检测原理是先对输入计算机的钢丝绳芯图像灰度值进行预处理,根据X射线检测原理,线阵探测器采集到的缺陷和非缺陷图像灰度值不同,图像直观形式为亮度不同,非缺陷图像的纹理亮暗规律交替,而缺陷部分却破坏了这种规律性,本文正是使用这一纹理特征检测皮带缺陷。纹理编码是一种二进制模式线状纹理编码算子,首先对图像横向编码和纵向编码,然后计算横向差分和纵向差分,根据计算结果标记出缺陷行,缺陷宽度和缺陷高度等详细信息,记录缺陷出现区域,实时存储检测到的缺陷图像。该检测系统通过VC++开发环境,编写了缺陷检测模块算法实现代码。然后建立图像数据库,利用集成的仿真实验室,对钢丝绳芯图像进行了大量实验,实验结果表明该算法能够应用于基于X射线的钢丝绳芯输送带检测系统,实现钢丝绳芯输送带缺陷的在线自动检测,该算法检测精度平均值可达到88.44%。另外,为了便于用户观看检测的接头和缺陷图片,最终形成了检测安全报表形式的电子版PDF文档,并用Harris角点检测原理对缺陷进行了标注。Harris角点检测是图像灰度角点检测算法最为常用的一种,本文使用比较典型的Gaussian函数计算图像的x方向和y方向导数,计算输入图像的每点局部自相关矩阵,根据矩阵特征值,提取图像角点,找到钢丝绳芯传送带的缺陷,并使用鲜亮的矩形框对其进行标注。本文算法实验数据来自现场采集,真实可靠。需求分析阶段,本人亲自到现场收集客户需求,程序调试阶段,除使用本文开发的仿真实验室之外,还常常到现场进行调试,跟公司进行直接沟通。纹理编码的钢丝绳芯图像缺陷检测算法识别缺陷区域不但满足在线实时检测,而且算法简便,耗时短,该研究具有较重要的理论意义和使用价值。


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