[发明专利]基于纹理规则性分析的钢丝绳芯输送带故障在线检测方法

摘要

一种基于纹理规则性分析的钢丝绳芯输送带故障在线检测方法，属于故障检测领域。解决当前基于X光的钢丝绳芯输送带故障检测实时性较差、准确率不高、主要依赖人工分析等问题。本发明根据钢丝绳芯输送带X光图像灰度呈规律性变化、并且纹理呈规则的条纹状分布的特点，对输入图像进行归一化和规范化后，逐行扫描、计算每个像素点的LRB(Light Regular Band，亮规则带)和DRB(Dark Regular Band，暗规则带)参数值，然后与整幅图像的LRB和DRB参数值的均值相减，再用差值和训练阶段得到的阈值比较，判断出有无故障并从故障图像中检测出故障区域。本发明可以在线、自动、准确的实现钢丝绳芯输送带故障的检测。

主权项

1.一种基于纹理规则性分析的钢丝绳芯输送带故障在线检测方法，其特征在于，该方法包含如下步骤：步骤1，读入一幅待检测图像；步骤2，对步骤1读入的图像进行归一化，通过线性变换使图像的每个像素值均处于(0，1)范围内；步骤3，对步骤2得到的归一化后的图像进行规范化，用归一化后的图像减去其像素均值使像素值均处于范围内；步骤4，对步骤3得到的规范化后的图像进行行扫描，计算每行每个像素点的LRB和DRB参数值，其中LRB为Light Regular Band首字母简写，含义为亮规则带，是利用纹理图像的规则性来度量亮的缺陷，LRB为Dark Regular Band首字母简写，含义为暗规则带，是利用纹理图像的规则性来度量暗的缺陷；步骤5，根据步骤4得到的结果，计算每行LRB和DRB参数值的均值；步骤6，利用步骤5的结果和训练阶段得到的LRB参数值的两个阈值以及DRB参数值的两个阈值行扫描，对原图像进行阈值化分割，若(i，j)像素点的Lri,j-uL,ruse∉lmax-use,lmax+use]]>或Dri,j-uD,ruse∉dmax-use,dmax+use,]]>则令该像素点的灰度值为白色，否则设为黑色，其中为在行的方向上计算得到的(i，j)像素点的LRB参数值，为LRB实际判别使用的均值，为在行的方向上计算得到的(i，j)像素点的DRB参数值，为LRB实际判别使用的均值；步骤7，根据步骤6阈值化分割后的结果进行白像素点统计，当白像素点的数目超过设定的数目时，认为该图像为含有故障信息的图像；步骤8，根据步骤7的判断，报告检测结果。