[发明专利]基于机器视觉的输送带纵向撕裂自动检测方法

权利要求书

1.基于机器视觉的输送带纵向撕裂自动检测方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：

步骤1，对输送带数字图像f(i，j)，i＜M，j＜N进行降噪处理；

步骤2，在步骤1的基础上，对降噪后的输送带图像进行二值化处理，得到二值图像g(i，j)；

步骤3，根据步骤2得到的二值图像，计算宽度投影函数w(j)；

步骤4，根据步骤3得到的宽度投影函数w(j)，初步诊断是否有纵向撕裂故障出现，如果初步判断为纵向撕裂故障，就执行步骤5，否则执行步骤7；

步骤5，根据步骤4的初步诊断结果，进一步从二值图像中提取纵向撕裂的特征信息；

步骤6，根据步骤5提取的纵向撕裂特征信息进行纵向撕裂故障识别；

步骤7，报告故障检测结果。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的输送带纵向撕裂自动检测方法，其特征在于，所述的步骤1中，降噪处理可以是几何处理、图像滤波、图像平滑和图像锐化的一种或多种方法组合使用。

3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的输送带纵向撕裂自动检测方法，其特征在于，所述的步骤2中，图像二值化处理方法具体包括如下步骤：

(1)对步骤1降噪后的输送带图像进行灰度腐蚀处理；

(2)分别计算降噪后输送带图像的灰度直方图函数h₁(x)和腐蚀处理后输送带图像的灰度直方图函数h₂(x)；

(3)计算h(x)＝h₂(x)-h₁(x)；

(4)计算二值化阈值其中β∈(0，1]为二值化阈值系数，L为图像的灰度级；

(5)根据步骤(4)计算得到的二值化阈值T，将降噪后的输送带图像进行二值化处理，得到输送带的二值图像，其表达式为

g(i,j)=1,f(i,j)≤T0,others.]]>

4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的输送带纵向撕裂自动检测方法，其特征在于，所述的步骤3中，宽度投影函数w(j)的计算公式为：

5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的输送带纵向撕裂自动检测方法，其特征在于，所述的步骤4中，纵向撕裂故障初步诊断的准则为：

若w(j)＞αN，1≤j≤N成立，其中α∈(0，1]，优先选择α∈[0.3，0.7]，那么就初步认定出现了纵向撕裂故障。

6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的输送带纵向撕裂自动检测方法，其特征在于，所述的步骤5中，纵向撕裂特征信息包括：纵向长度l₁、横向宽度l₂、长宽比r＝l₁/l₂。

7.根据权利要求1所述的基于机器视觉的输送带纵向撕裂自动检测方法，其特征在于，所述的步骤6中，纵向撕裂识别的准则为：纵向长度l₁＞aM，a∈[0.2，0.8]、横向宽度l₂＞bM，b∈[0.01，0.1]、长宽比r＞2。