輸送帶縱向撕裂識別算法的研究與實現

馬可(天津工業大學電子信息學院，天津 300384)

輸送帶縱向撕裂識別算法的研究與實現

馬可(天津工業大學電子信息學院，天津 300384)

目前為止對輸送帶縱向撕裂檢測的方法可靠性與精確度不高。隨著數字圖像處理的發展，本文中提出通過利用蟻群算法的canny圖像檢測，對圖像進行裁剪得到二值圖像，利用二值圖像來檢測縱向撕裂故障。提高了縱向撕裂的檢測的效率。實驗結果表明這是一種很有效的檢測方法。

縱向撕裂；canny算子；輸送帶；二值圖像；蟻群算法

縱向撕裂[1]是輸送帶運行過程容易發生的表面故障之一，對輸送帶具有很強的破壞性，需要及時發現處理。一旦出現縱向撕裂故障，不僅會導致停產、運輸物料的損耗，還可能會引發斷帶等設備事故、造成經濟損失、甚至人員傷亡，嚴重影響安全生產。

縱向撕裂的產生[2]一般與使用壽命，系統進入鐵器，傳送帶跑偏的原因形成的。其中，傳送帶發生跑偏會讓輸送帶邊緣發生縱向撕裂，而當系統進入異物發生的縱向撕裂就比較嚴重。

目前國內常見的撕裂檢測裝置[3]大致可分為三類：機械式撕裂檢測：棒形檢測裝置和弦線式檢測裝置；漏料檢測裝置；超聲波檢測裝置和X光檢測裝置。

1 基于蟻群算法的canny邊緣檢測

Canny算子是很好的邊緣檢測算法，利用雙閾值法可以很好的抑制噪聲干擾。用蟻群算法優化分割閾值，將優化后的最佳閾值應用于canny算子的邊緣檢測就會取得較好的邊緣。將蟻群算法的適應度函數定義[4]為如下式所示：

最大閾值t使得熵取最大值，

基于蟻群算法的canny邊緣檢測[5]步驟如下：

（1）先用高斯函數對圖像進行濾波；

（2）利用方向導數計算圖像的梯度；

（3）利用蟻群算法優化最大信息熵；

（4）用雙閾值法進行邊緣檢測。

本次邊緣檢測實驗選用無噪聲圖像的canny算子所提取的邊緣，運用條件概率得到評價函數 :

其中，A代表通過蟻群算法檢測的邊緣信息；B代表canny算子對無噪聲圖像的邊緣信息，p(A/B)表示canny算子對無噪聲圖像的邊緣點被正確檢測出的概率，該值越大表示邊緣漏檢概率越小；p(B/A)表示基于蟻群算法的邊緣檢測算法檢測的邊緣點與先驗知識一致的概率，該值越大說明圖像邊緣誤檢概率越小。

經實驗證明，這種蟻群算法可以在傳送帶上進行的。

2 利用二值圖像檢測縱向撕裂

利用canny邊緣檢測后，就可以對圖像進行裁剪，只保留輸送帶部分，去掉背景圖像。利用直方圖閾值分割法、列局部閾值法或灰度平均法進行圖像分割[6]，得到二值圖像。在這次實驗中我們使用的是列局部閾值法。對于分割后的二值圖像，首先對二值圖像進行閾值變換[7]，利用公式(2)得到特征函數[8]，然后利用特征函數來提取縱向撕裂特征信息，再進行故障識別。

閾值變化后的特征函數

圖像經分割后，縱向裂紋用“1”表示、背景用“0”表示。如圖1所示，搜尋值為“1”的區域就能找出縱向撕裂的區域。

圖1 二值圖像中縱向裂紋的示意圖

為了進一步驗證縱向撕裂故障檢測算法的可靠性，利用在實驗室搭建的輸送帶視覺監測系統試驗平臺對該算法進行測試。三幀輸送帶圖像如圖2所示，由圖2可知，第一幀圖像中輸送帶沒有縱向裂紋，而第二、三幀圖像中存在一些縱向的裂紋。

圖2 縱向撕裂測試圖像

利用蟻群算法的適應度函數即公式2，可以求出最大閾值t。得到的二值圖像如圖3所示。

圖3 輸送帶二值圖像

利用縱向撕裂故障檢測算法對圖2的三幀輸送帶圖像進行診斷。得到的二值圖像為圖3所示，縱向撕裂故障閾值和檢測結果如表1所示。由表1列出的數據可知，試驗中縱向撕裂的檢測方法可以區分縱向撕裂是否為故障模式。但圖3（c）中兩條裂紋只檢測到一條，證明閾值的選擇還是需要調整。

表1 縱向撕裂檢測結果

3 結論

有實驗結果可以看出，小閾值雖然可以提高微小裂紋的檢測能力，但對噪聲也很敏感，有可能會引入虛假的裂紋，避免虛假報警。從實用的角度來考慮，還是建議提高閾值門限，避免虛假裂紋。

輸送帶利用二值圖像檢測縱向撕裂避免了傳統的檢測方法產生的漏報，誤報。大大提高了安全性，同時降低了操作難度。利用蟻群算法canny邊緣檢測也可以提高準確度。提升了輸送帶故障檢修的工作效率。

[1] 張文明，盧金龍.變光照環境下皮帶撕裂視覺檢測方法研究[J].光學技術，2016.02.003.

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[3] 張晞，葉濤，劉鴻鵬，等.煤炭科學技術.2011, 39(12):102～104.

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[5] 盧雪夫.基于蟻群算法的圖像邊緣檢測 [D].成都電子科技大學，2015.

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

[7] 洪浩，霍春寶.基于最大類間方差法與GA相結合的圖像分割算法研究 [J].遼寧工業大學學報:自然科學版》， 2016(2).

[8] 許向陽，宋恩民，金海良，等.多閾值快速求解算法 [J].電子學報，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)

馬可(1994-)，男，主要從事輸送帶故障檢修。

2016-07-17