基于機(jī)器視覺的輸送帶表面故障定位技術(shù)研究.pdf

1、作為我國現(xiàn)代化大生產(chǎn)的一種重要運(yùn)輸設(shè)備，帶式輸送機(jī)廣泛應(yīng)用于煤炭、冶金、礦山、港口、化工等眾多行業(yè)，而輸送帶是輸送機(jī)的重要部件，運(yùn)行中容易發(fā)生劃傷、縱向撕裂、破損等表面故障，嚴(yán)重危及安全生產(chǎn)。目前，機(jī)器視覺技術(shù)開始被應(yīng)用于輸送帶的故障檢測，但由于輸送帶首尾相連，循環(huán)運(yùn)行工作，即使利用機(jī)器視覺技術(shù)發(fā)現(xiàn)了故障，檢修過程中查找故障位置仍需要耗費大量的時間、人力和物力，因此，故障定位成為輸送帶視覺監(jiān)測的一個重要技術(shù)問題。
　　針對輸送帶視

2、覺檢測的表面故障定位問題，提出了一種基于機(jī)器視覺的輸送帶表面故障定位方法。該方法是在輸送帶上下表面的邊緣烙上標(biāo)記，根據(jù)數(shù)字容易被維修人員辨認(rèn)的特點，在輸送帶上面做了數(shù)字標(biāo)記，通過對采集的輸送帶圖像進(jìn)行處理來實現(xiàn)標(biāo)記數(shù)字的定位和識別，進(jìn)而實現(xiàn)對輸送帶表面故障的定位。
　　對于數(shù)字標(biāo)記的定位，提出了一種基于視覺顯著性和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸送帶標(biāo)記數(shù)字定位算法。該算法首先使用灰度線性變換增強(qiáng)帶標(biāo)記輸送帶圖像的對比度，再用譜殘差算法提取帶標(biāo)記

3、輸送帶圖像的顯著圖;然后用一種改進(jìn)的直方圖閾值分割算法對帶標(biāo)記的輸送帶顯著圖進(jìn)行分割，實現(xiàn)對數(shù)字標(biāo)記的初步定位;再用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對初步定位出的圖像進(jìn)行分類，以區(qū)分出標(biāo)記數(shù)字區(qū)域和非數(shù)字區(qū)域。實驗結(jié)果表明，該算法可以很好的定位輸送帶圖像上的標(biāo)記數(shù)字。
　　對于數(shù)字標(biāo)記的識別，提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的輸送帶標(biāo)記數(shù)字識別算法，該算法對AlexNet模型進(jìn)行改進(jìn)，設(shè)計了適用于輸送帶標(biāo)記圖像的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)，實現(xiàn)了輸送帶標(biāo)記數(shù)字的識別。實驗測