[发明专利]一种皮带机智能监测方法及系统

权利要求书

1.一种皮带机智能监测方法，其特征在于，包括：

实时采集皮带机工作时的图像，其中，所述图像包括物料信息与皮带信息；

实时检测所述图像内皮带的边缘位置，通过对照所述皮带正常运行时的运动范围，判断所述皮带是否存在跑偏倾向，其中，在所述皮带跑偏时，对所述皮带进行实时纠偏；

对所述图像内物料表面绿色光线进行连续时间采样以确定输煤量流量，通过对比所述输煤量流量与标准输煤量流量，判断落煤管是否发生堵料现象。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在实时检测所述图像内皮带的边缘位置前，包括：

采集所述皮带机正常工作时的图像样本，对所述图像样本进行图像分割与特征化提取，获得所述图像样本内参考标定板的参数信息，其中，所述参数信息包括颜色信息与形状信息；

将所述参数信息作为特征样本，通过支持向量机对所述特征样本进行训练与标定，生成皮带跑偏诊断模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述实时检测所述图像内皮带的边缘位置，通过对照所述皮带正常运行时的运动范围，判断所述皮带是否存在跑偏倾向，包括：

根据所述皮带跑偏诊断模型确定所述图像中所述皮带和所述参照标定板的色差特征；

根据所述色差特征检测所述皮带的边缘特征和位置，确定虚拟跑偏量；

基于虚拟跑偏量特征表对所述虚拟跑偏量进行比对，确定所述皮带的实时跑偏量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在所述皮带跑偏时，对所述皮带进行实时纠偏，包括：

基于所述虚拟跑偏量，根据PID控制技术对所述皮带进行实时校正。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述图像内物料表面绿色光线进行连续时间采样以确定输煤量流量，通过对比输煤量流量与标准输煤量流量，判断落煤管是否发生堵料现象，包括：

对所述图像内物料表面绿色光线进行连续时间采样，计算该时间内所述物料的体积，根据所述体积确定该时间内所述皮带的输煤量流量；

基于单位时间内所述皮带上通过的标准物料重量与管道长度，计算所述皮带与采样时间同时长内的所述标准输煤量流量；

比较所述输煤量流量和所述标准输煤量流量，确定所述落煤管是否发生堵料现象。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述图像内物料表面绿色光线进行连续时间采样，计算该时间内所述物料的体积，包括：

提取所述图像内物料表面绿色光线，计算所述绿色光线上各点与所述皮带表面的像素高度差；

计算所述绿色光线与所述皮带表面形成的封闭面的面积；

重复上述步骤，对所述绿色光线进行连续时间采样，根据每次采样时所述像素高度差与所述封闭面的面积，计算该时间内所述物料的体积。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述图像内所述物料的堆型进行识别，判断所述物料是否对中落料点。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述皮带跑偏时或所述落煤管发生堵料现象时，向中心平台告警。

9.一种皮带机智能监测系统，其特征在于，包括摄像头、皮带跑偏视觉诊断系统、自动纠偏系统和落煤管堵料视觉诊断和控制系统，其中

所述摄像头在皮带的正前方或正后方安装，所述皮带跑偏视觉诊断系统、自动纠偏系统和落煤管堵料视觉诊断和控制系统分别安装皮带机的头部和导料槽出口；

所述摄像头用于实时采集所述皮带机工作时的图像；

所述皮带跑偏视觉诊断系统用于实时检测所述图像内皮带的边缘位置，通过对照所述皮带正常运行时的运动范围，判断所述皮带是否存在跑偏倾向，并在所述皮带跑偏时，向中心平台告警；

所述自动纠偏系统用于在所述皮带跑偏时，对所述皮带进行实时纠偏；

所述落煤管堵料视觉诊断和控制系统用于对所述图像内物料表面绿色光线进行连续时间采样以确定输煤量流量，通过对比输煤量流量与标准输煤量流量，判断落煤管是否发生堵料现象，并在所述落煤管发生堵料现象时，向中心平台告警。