[发明专利]基于图像线结构匹配的皮带纵向撕裂检测方法

摘要

本发明公开了一种基于图像线结构匹配的皮带纵向撕裂检测方法，在皮带下方安装成像系统，成像系统光轴垂直于皮带非承载面，摄取清晰皮带面图像，检测皮带图像中的线结构，计算线结构的长度，当线的长度大于设定的阈值时，判定皮带发生纵向撕裂。该方法测量精度高，灵敏度高，设备简单、成本低，易安装和维护，非接触式检测，检测设备不会遭受磨损。

主权项

一种基于图像线结构匹配的皮带纵向撕裂检测方法，在皮带下方安装成像系统，成像系统光轴垂直于皮带非承载面，摄取清晰皮带面图像I，其特征在于包括以下步骤：A1.计算每个像素点σ邻域内的张量T$T=F_{\mathrm{\σ}}\left(\begin{array}{cc}{I}_x^2& I_x{I}_y\\ I_x{I}_y& I_y^2\end{array}\right)=\left[\begin{array}{cc}{T}_{xx}& T_{xy}\\ T_{xy}& T_{yy}\end{array}\right]$其中，[I_x I_y]^T表示图像I中像素点(x，y)处的梯度，F_σ表示在像素点(x，y)邻域σ内的平均操作；A2.计算每个像素点σ邻域内的结构为线结构的置信度C；$C=\frac{\sqrt{{\left(T_{xx}-T_{yy}\right)}^2+4T_{xy}^2}}{T_{xx}+T_{yy}}$A3.找出所有的像素点，k₀为设定的参数；A4.计算步骤A3所述的像素点在σ邻域内结构的方向A5.计算方向的像素点的惯性张量的特征值λ$\mathrm{\λ}=\frac{1}{2}\[(c_{20}+c_{02})+\sqrt{4c_{11}^2+{(c_{20}+c_{02})}^2}\]$其中：$C_{ab}={\mathrm{\Σ}}_r{\mathrm{\Σ}}_s{I}_{rs}{(r-\stackrel{\‾}{x})}^a{(s-\stackrel{\‾}{y})}^b,(a,b)\∈\{0,1,2\}$$\stackrel{\‾}{x}=\frac{m_{10}}{m_{00}},$$\stackrel{\‾}{y}=\frac{m_{01}}{m_{00}}$m_αb＝Σ_rΣ_sI_rsr^αs^bI_rs表示在像素点位置(r，s)的灰度值，为给定的参数；A6.计算方向的像素点构成的线长度$l=2\sqrt{\frac{\mathrm{\λ}}{m_{00}}}$若l＞l₀判定皮带发生纵向撕裂，l₀为给定的参数。