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图像处理技术在胶带撕裂检测中的应用 冯广生，李文英 （太原理工大学 机械电子工程研究所，山西太原 030024） 摘 要 本论文针对带式输送机胶带纵向撕裂故障，介绍了带式输送机胶带撕裂的原因以及撕裂信号的检测方法，提出一种运用图像处理技术进行胶带撕裂检测的新方法，是作者在总结大量胶带撕裂检测方法后提出的一种新的尝试，具有一定的工程应用价值。 关键词 带式输送机 胶带纵向撕裂 信号检测 图象处理 图像识别 Application of Image Process Technology to Belt Longitudinal Failure Inspection Feng Guang-sheng，Li Wen-ying Research Institute of Mechano-electronic Engineering Taiyuan University of Technology， Shanxi 030024， China Abstract According to the longitudinal tearing of the conveyor belt, this paper introduces the reason and the detective of the tore belt, and presents a new detective in belt longitudinal tearing failure using the image process technology. This is a new attempt that is conceived by referring lots of the belt failure testing s and has a certain value of application. Key Words belt conveyor； belt longitudinal tearing； signal detecting；image processing image recognition 0、引言 带式输送机作为一种连续输送散状物料的工具，由于其操作安全、可靠，具有多方面的适应性及生产能力实际上不受限制等优点，被广泛应用于采矿、冶金、电力等行业。胶带作为带式输送机的重要组成部分，占整个输送机成本约40。然而，由于胶带长期运转及各种意外因素，胶带纵向撕裂事故时有发生，如果不能及时停住胶带，就会使胶带持续损坏，严重时还会毁坏机架、减速器、电动机等相关设备，造成胶带和物料的大量堆积，甚至人员伤亡。为了防止胶带撕裂所带来的严重后果，最关键的是要能够及时准确地检测到胶带撕裂信号，本文采用了图像处理技术对胶带撕裂信号进行监测。 1、胶带撕裂的原因 （1）胶带跑偏撕裂。胶带运行过程中，胶带单侧偏移较多时，在一侧形成褶积或折叠，受到不均衡拉力或被夹伤及刮伤等，造成撕裂。 （2）抽芯撕裂（只发生于钢绳芯胶带）。胶带在剧烈的冲击力作用下，有时会造成胶带中的钢丝绳断裂，经过长时间的磨、压、折、拉等外力作用，断裂的钢丝会从胶带接头处、粘口处或磨损比较严重处露出盖胶之外。当露出的钢丝绳达到一定长度，就可能绞入滚筒、托辊等处，随着胶带的运转，钢丝绳从胶带盖胶中抽出，造成撕伤。还有一种情况就是机头部清扫器刮板夹挂住胶带表面的金属丝或杂物，把胶带磨透。 （3）物料卡压堵塞撕裂。这种情况发生在溜槽下部。由于溜槽前沿和胶带面之间的距离有限，且胶带下缓冲托辊呈间隔分布，自然承载力强度不均匀。当所运输的物料单侧长度超过这个距离时，在特殊的情况下容易使大块物料卡在溜槽前沿与胶带之间，强力挤压胶带造成撕裂。还有一种情况就是当装载点处给料突然增大，使胶带装料堵塞，经过长时间的摩擦，从而引起胶带撕裂。 2、胶带撕裂检测方案 尽管现在胶带撕裂检测方法很多，但许多方法还不成熟，在工业现场的应用很少，或只能在少数几种特殊的胶带输送机采用。本论文提出了利用图像处理技术检测胶带撕裂的新方法 本方案基于以下事实，当胶带发生撕裂时，在胶带表面以及胶带下方区域有两种情况1）胶带撕裂后，胶带搭接在一起，致使物料没有发生泄漏，2）胶带撕裂后，裂缝处有物料发生泄漏。两种故障的共同点是一旦胶带发生撕裂，胶带以及胶带下方区域将发生明显的变化。图像采集系统以一定频率采集胶带运行的每一帧图像，然后图像依次在图象处理系统中根据通过试验确定的阈值，进行阈值操作转换为二值图像（即黑白图像），然后计算二值图像中撕裂区域象素点的比例，该比例与预先设定的比例值进行比较后迅速做出故障判断，进而发出报警信号给故障报警系统。 3、胶带撕裂检测系统的组成 该检测系统主要由以下几部分组成图像采集系统、图像处理系统、故障报警系统。图像采集系统由光源、CCD摄像机、图像采集卡及PC机组成，CCD摄像机成对地固定在容易发生撕裂故障的上运胶带下方靠近两边处放置，光源以一定角度照射在胶带表面上，如图1所示。本文采用的摄像机是VS-608H小型高清晰黑白摄像机，它采用了具有 752 个水平素子（像素）的 1/3 英寸行间传递 CCD 图像传感器和数字信号处理大规模集成电路，图像质量和清晰度（可达到 480 行水平清晰度）都很高。CCD 摄像器件（电荷耦合器件、固体器件摄像管）是由具有光电效应的半导体器件组成的一个面阵单元，随景物变化而感受到的信号的电荷量，存储在器件内，然后再转移到移位寄存器中去。在控制信号的作用下，移位寄存器中的电荷顺序地逐行输出。 图1胶带撕裂检测系统的组成 本文采用的图像采集卡基于 PCI 总线的高速彩色/黑白图像卡。该卡可进行高质量彩色/黑白视频信号实时采集，并通过PCI总线传送到主板内置的VGA卡上实时显示或传送到计算机内存中实时存储。视频数据的传送过程由图像卡控制，无需CPU参与，瞬间传输速度可达132MB/S。 本文中计算机为 PentiumIV CPU，速度2.8GHz;内存为 256MB;显卡为 PCI总线的 VGA 卡。 4、图像处理系统 胶带的运行情况用 CCD 摄像机和图像采集卡以一定频率进行拍摄，得到一系列有序图像，称为图像序列，将这些图像以*.bmp 格式存储成文件，然后将图像截取一定范围进行二值化处理，从而确定胶带撕裂时的阈值T。 注意在实际应用中，应通过模拟胶带撕裂场景预先采集胶带撕裂图像，经图象处理系统确定阈值T。下面介绍阈值T的确定方法 将图像读入Matlab中，其程序为 Clear, close all Iimread‘jd.bmp’;％将图像读入matlab中 I1rgb2grayI;将图像转换为灰度图像 Kim2doubleI1;将I1转换为双精度型数据 K10; For m200800; For n200600; K1m-199,n-199Km,n; End End ％截取一定范围图像区域 Figure,imshowK1;％显示图像，如图2 图2 胶带撕裂后的图像 4.1 颗粒去除（Particle Filter） 由于本检测系统属于实时过程，胶带以一定地速度运行，而且摄像头的环境比较恶劣，所以在采集图像的过程中不可避免地在图像上会出现粉尘颗粒，镜头斑点，以及图像采集、量化、传输过程中产生的多余的点和线，称为噪声，主要表现为孤立群点和孤立线。所以需要进行去噪处理。此时可以采用中间滤波法将的孤立群点和孤立线等噪声去除。中间滤波法的原理是让与周围像素灰度值的差比较大的像素改取与周围像素接近的值，从而可以消除孤立的噪声点，由于不是简单的取均值，产生的模糊比较少。 4.2 灰度直方图（Histogram） 将采集到的胶带撕裂图像运用Matlab得到灰度直方图f（x，y），如图3所示，图像中的撕裂区域像素的灰度和正常区域像素的灰度值各占一部分。 其处理程序如下 JimhistK1; Figure,imshowJ; 图3 撕裂胶带的灰度直方图 4.3 阈值分割（Threshold） 从灰度直方图中很容易获得撕裂图像的阈值，根据所获得的阈值，对输送到图象处理系统中的每一帧图像使用阈值操作转换为二值图像。本例中根据图3所示的胶带撕裂灰度直方图可以确定其阈值为 0.2，然后将灰度值小于0.2的点其灰度值全部转换为0，大于0.2的点其灰度值全部转换为1，所获得的图像表现为一幅由黑色和白色两部分区域组成的二值图像，如图4所示，其中黑色区域即为胶带发生撕裂的区域，其具体程序如下 Bwim2bwK1,0.2; Figure,imshowBw; 图4 撕裂胶带的二值图像 5、撕裂区域识别 图像处理系统对每一帧输送来的图像进行上述操作，均可得到一幅二值图像，然后再应用matlab软件计算撕裂区域（即图4中的黑色区域）象素的比例，来最终确定胶带是否发生撕裂故障。这一比例也是通过预先模拟的撕裂胶带确定的。计算胶带撕裂区域象素的比例，可转化为计算象素值为1的点的个数，其具体程序为 s0; For x1400 For y1600 If Bwx,y1 ss1; End End End 6、结论 本文将图像处理技术应用于胶带撕裂检测，是胶带撕裂检测方法中的一种新的尝试，具有一定的研究和参考价值。由于该胶带撕裂检测方法正处于实验和论证阶段，其可靠性和实时性还需做进一步研究。本文提出的监测系统是在事故发生后才能起到保护作用，企业在实际生产中要做好故障预防工作，加强生产管理和技术管理，尽量避免胶带撕裂故障的发生。 参考文献 [1]美国输送设备制造商协会联合会编,散状物料带引输送机翻译组译.散状物料带引输送机.北京机械工业出版社.1985.10 [2]王玉成 宋红梅 袁广忠 高克志.胶带纵向撕裂原因分析及解决方案[J].露天采煤技术. 2002（4）P.37, 39 [3]徐连美. 运动物体图像测试技术研究（硕士学位论文）．吉林吉林大学机械电子工程.2003 P.18, 30 [4]罗军辉 冯平 哈力旦.Matlab7.0在图象处理中的应用.北京机械工业出版社.2005.6 [5]章毓晋.图像处理和分析.北京清华大学出版社.1993.3 作者简介冯广生（1982一），男，山西广灵人，硕士研究生，研究方向智能仪器的研究 Tel03516011731，E- 5