[发明专利]钢丝绳芯输送带接头抽动自动检测方法

摘要

本发明公开了一种钢丝绳芯输送带接头抽动自动检测方法，包括以下步骤a、对待检测接头图像和基准接头图像进行接头点检测；b、对待检接头点图像进行surf特征提取，根据特征值进行特征匹配，寻求接头图像与基准接头图像间的一个映射关系，得到归一化系数；c、根据归一化系数再进行抽动分析计算得到抽动距离，本发明的钢丝绳芯输送带接头抽动自动检测方法，能保证归一化系数计算可靠性，因此即使输送带跑偏或速度变化，只要接头点匹配正确，根据归一化系数就能确保接头点距离计算准确，提高了钢丝绳接头抽动检测精度，解决了输送带内部钢丝绳接头抽动计算不准确问题，能适应输送带速度变化和平移；对保障运输系统的安全运行具有重要意义。

主权项

一种钢丝绳芯输送带接头抽动自动检测方法，其特征在于：包括以下步骤：a、对待检测接头图像和基准接头图像进行接头点检测；b、对待检接头点图像进行surf特征提取，根据特征值进行特征匹配，寻求接头图像与基准接头图像间的一个映射关系，得到归一化系数；c、根据归一化系数再进行抽动分析计算得到抽动距离；所述步骤a具体包括以下步骤：a1、灰度级修正；a2、高斯滤波；a3、图像分割；a4、图像滤波消除孤立点；a5、轮廓跟踪定位接头点；步骤a2中，采用高斯平滑滤波消除噪声，把接头点的值和它的一个相邻像素点灰度作平均，采用三个相邻像素点灰度作平均，再进行Y方向差分，记DY＝(P(x‑1,y)+P(x,y)+P(x+1,y))/3‑P(x,y+1)为某一像素点灰度值，P(x,y+1)为垂直方向相邻像素点灰度值，thr为一个阈值,令所述步骤b具体包括以下步骤：b1、接头点surf特征值描述；b2、基准图像与待检测图像特征点匹配；b3、计算待检测图像接头长度；b4、得到归一化系数k；步骤b1中，把提取出的接头点作为关键特征点，建立一阶Haar小波在x和y方向上的响应的分布，算法步骤如下：①选取特征点周围24×24区域作为兴趣区域，并把这区域分割成4×4的子区域，子区域为9×9大小；②每一个子区域中，在9×9的点阵内计算Haar小波响应dx，dy，并进行高斯加权；③分别对子区域的dx,dy,|dx|,|dy|响应求和并归一化向量；得到特征描述[∑dx,∑dy,∑|dx|,∑|dy|]；步骤b2中，计算基准图像所有接头特征点和待检测图像所有接头点的欧式距离其中，(x1,x2…x64)为基准图像某个接头特征点的特征向量，(x1′,x2′…x64′)待检测图像某个接头特征点的特征向量；计算其最近邻和次近邻欧式距离比来查询匹配点，当比值小于阈值时，则认为两点匹配；步骤b3中，经过b1步骤匹配后，获得了待检测图像的匹配点集合，[(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn)]，观察分割后的接头图像，设定空间约束条件，获得接头最上端接头点和最下端接头点，令上接头点为下接头点k为上接头点个数，l为下接头点个数；平均多个接头特征点坐标求接头长度，待检测接头长度表示为：Lc＝((yb1+yb2+…+ybl)/l‑(yt1+yt2+…+ytk)/k))×PixWidth，其中PixWidth为像素间距，同理也可以求得基准图像接头长度， 令为Lr；步骤b4中计算得到归一化系数k＝Lc/Lr。