输送带纵向撕裂识别算法的研究与实现

马可(天津工业大学电子信息学院，天津 300384)

输送带纵向撕裂识别算法的研究与实现

马可(天津工业大学电子信息学院，天津 300384)

目前为止对输送带纵向撕裂检测的方法可靠性与精确度不高。随着数字图像处理的发展，本文中提出通过利用蚁群算法的canny图像检测，对图像进行裁剪得到二值图像，利用二值图像来检测纵向撕裂故障。提高了纵向撕裂的检测的效率。实验结果表明这是一种很有效的检测方法。

纵向撕裂；canny算子；输送带；二值图像；蚁群算法

纵向撕裂[1]是输送带运行过程容易发生的表面故障之一，对输送带具有很强的破坏性，需要及时发现处理。一旦出现纵向撕裂故障，不仅会导致停产、运输物料的损耗，还可能会引发断带等设备事故、造成经济损失、甚至人员伤亡，严重影响安全生产。

纵向撕裂的产生[2]一般与使用寿命，系统进入铁器，传送带跑偏的原因形成的。其中，传送带发生跑偏会让输送带边缘发生纵向撕裂，而当系统进入异物发生的纵向撕裂就比较严重。

目前国内常见的撕裂检测装置[3]大致可分为三类：机械式撕裂检测：棒形检测装置和弦线式检测装置；漏料检测装置；超声波检测装置和X光检测装置。

1 基于蚁群算法的canny边缘检测

Canny算子是很好的边缘检测算法，利用双阈值法可以很好的抑制噪声干扰。用蚁群算法优化分割阈值，将优化后的最佳阈值应用于canny算子的边缘检测就会取得较好的边缘。将蚁群算法的适应度函数定义[4]为如下式所示：

最大阈值t使得熵取最大值，

基于蚁群算法的canny边缘检测[5]步骤如下：

（1）先用高斯函数对图像进行滤波；

（2）利用方向导数计算图像的梯度；

（3）利用蚁群算法优化最大信息熵；

（4）用双阈值法进行边缘检测。

本次边缘检测实验选用无噪声图像的canny算子所提取的边缘，运用条件概率得到评价函数 :

其中，A代表通过蚁群算法检测的边缘信息；B代表canny算子对无噪声图像的边缘信息，p(A/B)表示canny算子对无噪声图像的边缘点被正确检测出的概率，该值越大表示边缘漏检概率越小；p(B/A)表示基于蚁群算法的边缘检测算法检测的边缘点与先验知识一致的概率，该值越大说明图像边缘误检概率越小。

经实验证明，这种蚁群算法可以在传送带上进行的。

2 利用二值图像检测纵向撕裂

利用canny边缘检测后，就可以对图像进行裁剪，只保留输送带部分，去掉背景图像。利用直方图阈值分割法、列局部阈值法或灰度平均法进行图像分割[6]，得到二值图像。在这次实验中我们使用的是列局部阈值法。对于分割后的二值图像，首先对二值图像进行阈值变换[7]，利用公式(2)得到特征函数[8]，然后利用特征函数来提取纵向撕裂特征信息，再进行故障识别。

阈值变化后的特征函数

图像经分割后，纵向裂纹用“1”表示、背景用“0”表示。如图1所示，搜寻值为“1”的区域就能找出纵向撕裂的区域。

图1 二值图像中纵向裂纹的示意图

为了进一步验证纵向撕裂故障检测算法的可靠性，利用在实验室搭建的输送带视觉监测系统试验平台对该算法进行测试。三帧输送带图像如图2所示，由图2可知，第一帧图像中输送带没有纵向裂纹，而第二、三帧图像中存在一些纵向的裂纹。

图2 纵向撕裂测试图像

利用蚁群算法的适应度函数即公式2，可以求出最大阈值t。得到的二值图像如图3所示。

图3 输送带二值图像

利用纵向撕裂故障检测算法对图2的三帧输送带图像进行诊断。得到的二值图像为图3所示，纵向撕裂故障阈值和检测结果如表1所示。由表1列出的数据可知，试验中纵向撕裂的检测方法可以区分纵向撕裂是否为故障模式。但图3（c）中两条裂纹只检测到一条，证明阈值的选择还是需要调整。

表1 纵向撕裂检测结果

3 结论

有实验结果可以看出，小阈值虽然可以提高微小裂纹的检测能力，但对噪声也很敏感，有可能会引入虚假的裂纹，避免虚假报警。从实用的角度来考虑，还是建议提高阈值门限，避免虚假裂纹。

输送带利用二值图像检测纵向撕裂避免了传统的检测方法产生的漏报，误报。大大提高了安全性，同时降低了操作难度。利用蚁群算法canny边缘检测也可以提高准确度。提升了输送带故障检修的工作效率。

[1] 张文明，卢金龙.变光照环境下皮带撕裂视觉检测方法研究[J].光学技术，2016.02.003.

[2] 杨庆红.带式输送机输送带纵向撕裂保护装置的研究[J].煤矿机械，2006(7)：139～140.

[3] 张晞，叶涛，刘鸿鹏，等.煤炭科学技术.2011, 39(12):102～104.

[4] 曹成.矿用带式输送机纵向撕裂检测方法研究.[J].煤炭工程2010，1(2):85～86.

[5] 卢雪夫.基于蚁群算法的图像边缘检测 [D].成都电子科技大学，2015.

[6] 史秀志，黄丹，盛惠娟，等.《爆破》， 2014, 31(1):47～50.

[7] 洪浩，霍春宝.基于最大类间方差法与GA相结合的图像分割算法研究 [J].辽宁工业大学学报:自然科学版》， 2016(2).

[8] 许向阳，宋恩民，金海良，等.多阈值快速求解算法 [J].电子学报，2009，37(12):2 716～2 719.

Research and implementation of the identifi cation algorithm for longitudinal tearing of conveyor belt

Research and implementation of the identifi cation algorithm for longitudinal tearing of conveyor belt

Ma Ke
(Tianjin Polytechnic University, Tianjin 300384)

So far, the reliability and accuracy of the belt longitudinal tearing detection method is not good enough.With the development of digital image processing, this paper proposes to use Canny image detection with ant colony algorithm, and the image is cut to get the two value image, to detect longitudinal tear fault.This approach improves the efficiency of the detection of longitudinal tear.Experimental results show that this method is very effective.

longitudinal tear; Canny operator; conveyor belt; two value image; ant colony algorithm

TQ323.5

1009-797X(2016)06-0077-03

B

10.13520/j.cnki.rpte.2016.06.021

(R-03)

马可(1994-)，男，主要从事输送带故障检修。

2016-07-17