[发明专利]基于图像边缘提取的输送带跑偏检测方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体地说，是涉及一种基于图像处理的输送带跑偏检测方法，更具体地说，是涉及一种基于图像边缘提取的输送带跑偏检测方法。 

背景技术

输送带是输送系统的关键设备，它的安全、稳定运行直接影响到生产作业。输送带的跑偏是带式输送机的最常见故障，跑偏轻则会导致撒料、影响生产进度及损害输送带和相关机械设备；如果是长距离输送，如矿井使用过程中，还会因输送带跑偏增加输送带运行阻力，可能会引起矿井火灾、人员伤亡等严重事故。 

随着自动化技术的不断提高、通信和控制技术的不断发展，输送带监控技术也在逐步提高，如输送带自动纠偏装置等在输送系统中发挥着很大作用。而也正是因为自动化及智能化技术的提高，带来的往往是无人监守，导致某一功能一旦失效不能及时发现。另外，在输送系统中，虽然视频监控设备也在运行着，但其实际意义仅是视频监视，还需要人工观察监控图像来发现和判断输送带是否跑偏。因此，自动、及时发现输送带是否跑偏，并能以准确、恰当的方式通知相关人员，对于预防和减少恶性事故的发生、消除故障隐患、保证人身和设备安全、提高劳动生产率是至关重要的。 

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于图像边缘提取的输送带跑偏检测方法，通过对视频设备采集的原始图像进行边缘轮廓检测、边缘轮廓修复，直至提取到图像中输送带及转轴的边缘，并利用提取到的边缘检测输送带是否跑偏，提高了跑偏检测的准确性。 

为实现上述发明目的，本发明采用下述技术方案予以实现： 

一种基于图像边缘提取的输送带跑偏检测方法，所述方法包括下述步骤：

a1、采集原始图像：获取包括有输送带和输送带左右两侧的转轴的原始图像；

a2、获取图像信息：获取原始图像的宽度 、高度及灰度图像；

a3、边缘轮廓检测：对于灰度图像，定义输送带运行方向为方向，计算任意相邻两列的灰度值之差，获得差值图像； 

设定灰度阈值，按照下述公式对差值图像作二值化处理，获得二值化的边缘轮廓图像，

对于任意，， ；

a4、边缘轮廓修复：采用基于形状和方向性的滤波模板与边缘轮廓图像作卷积，获得图像，定义，则边缘轮廓修复图像为；

a5、边缘提取：根据下述公式从边缘轮廓修复图像中提取边缘，获得边缘图像

 ；

a6、边缘标记：用二维矩阵、、和分别标记输送带左侧转轴边缘、输送带左侧边缘、输送带右侧边缘和输送带右侧转轴边缘，矩阵中的元素为相应边缘上的点的坐标值；

a7、跑偏距离计算：计算输送带左侧转轴边缘与输送带左侧边缘之间的平均距离、输送带右侧边缘与输送带右侧转轴边缘之间的平均距离，计算与的距离偏差和中间距离；

a8、跑偏程度确定：根据公式确定输送带是否跑偏及跑偏程度；

其中，为灰度图像中像素点的位置，，；为滤波模板的坐标位置，，；和分别为输送带左侧转轴边缘和输送带右侧转轴边缘的长度，为输送带左侧转轴边缘在方向上的起点与输送带左侧边缘在方向上的起点沿方向上的距离，为输送带右侧转轴边缘在方向上的起点与输送带右侧边缘在方向上的起点沿方向上的距离。

如上所述的方法，所述滤波模板可以为下述宽度为1的基准模板： 

。 

进一步的，为提高边缘轮廓的修复能力，所述滤波模板优选为所述基准模板在所述连线上各点的垂线方向上左右两侧对称扩展若干个值为1的像素点后的扩展模板，也即宽度大于1的滤波模板。 

如上所述的方法，为提高数据处理速度，所述步骤a1采集的原始图像为RGB彩色图像，其灰度图像为。 

如上所述的方法，在所述步骤a3中，灰度阈值优选为。 

如上所述的方法，在所述步骤a8之后还包括下述步骤： 

a9、根据跑偏程度的大小输出不同级别的报警信号。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果是：本发明通过对视频设备采集的原始图像进行边缘轮廓检测、边缘轮廓修复，直至提取到图像中输送带及转轴的边缘，利用提取到的边缘检测输送带是否跑偏，保证了边缘的连续性和准确性，提高了跑偏检测结果的可靠性和稳定性。 

结合附图阅读本发明的具体实施方式后，本发明的其他特点和优点将变得更加清楚。 

附图说明

图1是本发明基于图像边缘提取的输送带跑偏检测方法一个实施例的流程图； 

图2至图6是图1实施例中经不同步骤处理后的图像；