一種基于圖像識別的輸送帶跑偏檢測方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明屬于運輸設備技術領域，具體地說，是涉及一種基于圖像識別的輸送帶跑 偏檢測方法。
【背景技術】
[0002] 通用帶式輸送機主要由輸送帶、傳動滾筒、拉緊裝置、托輥機架、托輥軸以及傳動 裝置等幾部分組成。膠帶繞經兩端滾筒后，用膠帶卡子或硫化方法，將兩頭接在一起，使之 成為閉環(huán)結構的輸送帶。輸送帶由上、下托輥軸支承著，由拉緊裝置拉緊，具有一定的張力。 當主動滾筒被電動機帶動而旋轉時，借助于主動滾筒與輸送帶之間的摩擦力帶著輸送帶連 續(xù)運轉，從而將裝到輸送帶上的載貨從卸載滾筒處卸載。輸送帶作為整個輸送機的關鍵設 備，它的安全、穩(wěn)定運行直接影響到生產作業(yè)。如果輸送帶喂料不均勻、輸送帶過松或機身 不正等，將導致輸送帶沿垂直于運行方向發(fā)生偏移，該現(xiàn)象稱為輸送帶跑偏。輸送帶跑偏是 帶式輸送機的最常見故障，跑偏輕則會導致撒料、影響生產進度及損害輸送帶和相關機械 設備；如果是長距離輸送，如礦井使用過程中，還會因輸送帶跑偏增加輸送帶運行阻力，可 能會引起礦井火災、人員傷亡等嚴重事故。
[0003] 隨著經濟的發(fā)展、技術的進步，在安全生產方面的要求也在不斷提高。早期輸送帶 跑偏是通過機械或電子傳感器獲取輸送帶運行信息并進行分析、判斷的技術方法。這種技 術的缺點主要是：傳感器裝在輸送帶下方，極易受損而失效。之后出現(xiàn)由攝像機將輸送帶運 行情況的視頻圖像匯集到監(jiān)控中心，由人工通過觀察去發(fā)現(xiàn)。這種方式的主要缺點是：①工 作人員需要長時間且同時觀察多處視頻采集圖像，很容易視覺疲勞；②為了人身安全且有 大量的實時采集圖像需觀察，視頻顯示裝置與人眼間需有一定的距離，使圖像清晰度不夠， 造成人工判斷失誤的概率大。
[0004] 為解決上述檢測方式存在的問題，本申請人曾提出了一種基于邊緣提取的輸送帶 跑偏檢測方法，通過對視頻設備采集的原始圖像進行邊緣輪廓檢測、邊緣輪廓修復，直至提 取到圖像中輸送帶及轉軸的邊緣，利用提取到的邊緣檢測輸送帶是否跑偏。具體來說，是將 輸送帶左側轉軸和輸送帶右側轉軸作為參照邊緣，獲取輸送帶運行過程中的實際左側邊緣 和右側邊緣，根據(jù)輸送帶邊緣與相應側的轉軸邊緣之間的距離變化檢測輸送帶是否跑偏。 但是，在實際應用該檢測方法時發(fā)現(xiàn)，由于采用灰度差值圖像及二值化處理方式獲得邊緣 輪廓，再采用沿某方向尋找中心點的方法提取輸送帶邊緣與轉軸邊緣，再通過計算轉軸邊 緣與輸送帶邊緣的平均距離判斷輸送帶是否跑偏，整個過程計算量非常大，處理速度慢，難 以實現(xiàn)實時、快速地跑偏檢測。而且，如果輸送帶跑偏過大，覆蓋在轉軸邊緣，則該方法失 效，通用性差。

【發(fā)明內容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于提供一種基于圖像識別的輸送帶跑偏檢測方法，解決現(xiàn)有技術 存在的實時性和通用性較差的問題。
[0006] 為達到上述發(fā)明目的，本發(fā)明采用下述技術方案予以實現(xiàn)：
[0007] -種基于圖像識別的輸送帶跑偏檢測方法，包括下述步驟：
[0008] 步驟al、獲取灰度圖像
[0009] 采集實時圖像，獲取實時圖像的長度h、寬度w及灰度圖像AUy) ;(x，y)為灰度 圖像中像素點的位置，X e [0, h-1]，y e [0, W-1];
[0010] 步驟a2、邊緣檢測
[0011] 利用邊緣檢測器檢測灰度圖像匕(1，7)中包含的所有對象的邊緣，獲得邊緣圖像 f2(x, y)；
[0012] 步驟a3、邊緣濾波
[0013] 采用基于形狀和方向性的濾波模板Mq (s，t)對邊緣圖像f2(x，y)進行濾波，得到 與輸送帶運行方向相同的直線型邊緣圖像f3(x, y);對于給定的m和n，m > n，（2m+l)和 (2n+l)分別為濾波模板Mq(s，t)的長度和寬度，（s，t)為濾波模板Mq(s，t)的坐標位置， t e [-n, n], s e [-m, m]；
[0014] 步驟a4、邊緣標記
[0015] 將直線型邊緣圖像f3(x，y)中的每條連續(xù)邊緣表示為二維矩陣，記為edg eXk(i， j) ;edgexk表示第k段邊緣，i表示二維矩陣的行，i = 1，2,…，I，I為邊緣edgexjft實時圖 像長度方向的長度，j表示二維矩陣的列，j = 1或2, j = 1表示邊緣edgexj^ X坐標值， j = 2表示邊緣edgex!j9 y坐標值；
[0016] 步驟a5、實時輸送帶邊緣識別
[0017] 計算邊緣標記后的任意兩段邊緣edgexa、edgexb間的距離d ab(i)= I edgexa(i, 2)_edgexb(i, 2) I，a, b e k，將距離dab(i)與輸送帶基準左邊緣Edgel和輸送帶 基準右邊緣Edge2間的距離d(i) = |Edgel(i，2)_Edge2(i，2)|進行匹配，識別出輸送帶 實時左邊緣edgexb和輸送帶實時右邊緣edgex &;Edgel (i, 2)為輸送帶基準左邊緣Edgel 的二維矩陣Edgel(i，j)中的第二列，Edge2(i，2)為輸送帶基準右邊緣Edge2的二維矩陣 Edge2 (i, j)中的第二列，輸送帶基準左邊緣Edge 1和輸送帶基準右邊緣Edge2為已知的、輸 送帶未偏離時的輸送帶左邊緣和右邊緣。
[0018] 步驟a6、跑偏距離計算
[0019] 計算輸送帶實時左邊緣edgexb與輸送帶基準左邊緣Edgel的距離d丨（i)= edgexlr (i, 2) -Edgel (i, 2) I或輸送帶實時右邊緣edgex2lJ^輸送帶基準右邊緣Edge2的距 離 d2(i) = |edgex2r(i，2)_Edge2(i，2)| ;
[0020] 步驟a7、跑偏程度確定
[0021] 根據(jù)公式
計算實時輸送 帶跑偏值g，根據(jù)跑偏值g確定輸送帶是否跑偏及跑偏程度。
[0022] 優(yōu)選的，在所述步驟a3中，采用基于形狀和方向性的濾波模板Mq(s，t)對邊緣圖 像f 2(x，y)進行濾波，得到與輸送帶運行方向相同的直線型邊緣圖像f；5(x，y)，具體為：

[0024] 優(yōu)選的，所述步驟a5將距離dab (i)與輸送帶基準左邊緣Edgel和輸送帶基準右邊 緣Edge2間的距離d(i) = |Edgel(i，2)_Edge2(i，2) I進行匹配，識別出輸送帶實時左邊緣 edgeXk和輸送帶實時右邊緣edgex &，具體為：
[0025] 計算dab⑴與輸送帶基準左邊緣Edgel和輸送帶基準右邊緣Edge2間的距離d(i) =I Edgel (i，2) -Edge2 (i，2) I的歐式最小距離
，將滿足 |dab(i)_d(i) I = min_d的邊緣edgexa、edgexj乍為實時輸送帶的兩邊緣，并根據(jù)兩邊緣二 維矩陣中的X坐標值分別標記為輸送帶實時左邊緣edgeXk和輸送帶實時右邊緣edgex &。
[0026] 優(yōu)選的，所述步驟al采集的原始圖像為RGB彩色圖像f (X，y)= {fR(x，y)，fG(x，y)，fB(x，y)}，其灰度圖像為 fjx，y) = fR(x，y)/3+fG(x，y)/3+fB(x，y)/3。
[0027] 優(yōu)選的，在所述步驟a7之后還包括下述步驟：
[0028] 步驟a8、根據(jù)跑偏程度輸出不同級別的報警信號。
[0029] 與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的優(yōu)點和積極效果是：本發(fā)明利用邊緣檢測器快速、準 確、方便得獲取實時圖像中各對象的邊緣；利用基于形狀和方向性的濾波器濾除部分與輸 送帶邊緣無關的邊緣；通過初始化處理，預先、準確獲取輸送帶未偏離時的左、右側邊緣作 為基準邊緣，獲得輸送帶的基準位置及輸送帶寬度，利用圖像識別技術將獲取的實時圖像 的邊緣與輸送帶基準邊緣匹配，得到實時圖像中輸送帶的實時邊緣；再根據(jù)實時邊緣與基 準邊緣的距離計算實時圖像中輸送帶邊緣的跑偏值，確定輸送帶跑偏程度。從而，提高了跑 偏檢測結果的及時性、可靠性和穩(wěn)定性；而且，由于直接采用輸送帶邊緣進行檢測和判斷， 無需借助于轉軸等其他參考邊緣，提高了方法的通用性。進而，保證了及時發(fā)現(xiàn)跑偏，避免 因未及時、準確發(fā)現(xiàn)跑偏而可能引發(fā)的嚴重事故。
[0030] 結合