[发明专利]一种基于机器视觉的传送带跑偏诊断方法和系统

权利要求书

1.一种基于机器视觉的传送带跑偏诊断方法，其特征在于，包括以下步骤:

S1、在传送带上方利用激光发生器沿传送带的宽度方向发射激光光线，同时，利用摄像机构在激光线的前方或后方对准激光线拍摄，以获取激光线和传送带的实时图像信息；

S2、收集传送带上不同负载的情况下所述摄像机构拍摄的多张图片，将其中传送带未发生偏移的图片贴上有效标签，传送带发生偏移的图片贴上无效标签；

S3、提取所有图片的特征值；

S4、建立训练集和测试集，所述训练集和测试集内均包括多张贴有有效标签的图片和多张贴有无效标签的图片；

S5、使用所述训练集中的图片的标签和所对应的特征值建立SVM分类预测模型；

S6、以惩罚因子C和核函数r为待优化的SVM参数，对S5中建立的SVM分类预测模型进行参数寻优；

S7、利用S6中寻优得到的惩罚因子C和核函数r对所述训练集中图片进行SVM分类预测模型进行验证训练，得到SVM模型；

S8、向S7中得到的SVM模型导入所述测试集中的图片，对所述SVM模型进行分类预测，以验证所述SVM模型；

S9、将摄像机构拍摄的所述激光线和传送带的实时图像作为待测试图片，利用S8中验证后的模型对所述待测试图片进行比对测试，将其标定为有效或无效，从而判断所述待测试图片中传送带是否发生偏移。

2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的传送带跑偏诊断方法，其特征在于，S3中首先将所述图片分割为多个区块，并所述区块的特征值，并将所述图片对应的多个所述区块的特征值作为所述图片的特征值。

3.如权利要求2所述的一种基于机器视觉的传送带跑偏诊断方法，其特征在于，S3中通过成对几何直方图提取所述区块的特征值。

4.如权利要求2所述的一种基于机器视觉的传送带跑偏诊断方法，其特征在于，S3中通过两条沿所述传送带长度方向的分割线将所述图片分隔为三个区块，其中两条所述分割线分别经过所述图片中所述激光线的两端，将所述激光线的两端分别定位为A点和B点，所述图片的三个区块分别为激光线A侧区、皮带区和激光线B侧区。

5.如权利要求4所述的一种基于机器视觉的传送带跑偏诊断方法，其特征在于，S3中通过均值漂移算法将所述图片分隔为三个区块。

6.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的传送带跑偏诊断方法，其特征在于，所述摄像机构的摄像头为高清摄像头。

7.一种基于机器视觉的传送带跑偏诊断系统，采用如权利要求1-6任一项所述的传送带跑偏诊断方法，其特征在于，包括控制器以及分别与所述控制器电连接的激光发生器、摄像机构、数据存储模块、特征提取模块、图片切割模块和分类预测模块；

所述激光发生器设置在传送带上方，并沿传送带的宽度方向发射激光线；

所述摄像机构设置在传送带上方，并位于所述激光线的前方或后方，所述摄像机构的拍摄角度对准所述激光线，以获取所述激光线和传送带的实时图像信息并发送到所述控制器；

所述数据存储模块内设有与所述训练集和测试集分别对应的两个数据库；

所述特征提取模块用于提取所有图片的特征值；

所述分类预测模块内简历有所述SVM分类预测模型。

8.如权利要求7所述的一种基于机器视觉的传送带跑偏诊断系统，其特征在于，所述摄像机构的摄像头为高清摄像头。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6中任意一项所述的方法的步骤。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。