[发明专利]带式输送机关键部件红外监测预警系统

摘要

本发明公开了一种带式输送机关键部件红外监测预警系统，该系统利用红外热像仪采集带式输送机的电机、托辊、滚筒的红外图像，通过红外图像预处理、图像分割、特征提取和分类，实现了电机、托辊、滚筒的自动识别，并根据识别出的部件类型，对温升故障等级做出判断，实施故障预警。本发明结合红外热像技术和计算机图像识别技术，实现了基于红外热像的带式输送机关键部件监测与预警，对于保障带式输送机安全运行有着重要的意义。本发明具有良好的交互性和操作性，实用性强，推广应用价值高。

主权项

一种带式输送机关键部件红外监测预警系统，其特征在于：系统包括带式输送机、红外热像仪和带式输送机关键部件红外监测预警平台，所述的带式输送机关键部件包括托辊、滚筒、电机；所述的红外热像仪，用以采集带式输送机关键部件红外图像；所述的带式输送机关键部件红外监测预警平台包括带式输送机关键部件红外图像采集模块、最高温度判别模块、关键部件红外图像识别模块、故障库模块、故障等级划分模块、故障预警模块；所述的红外图像采集模块，将红外热像仪采集的带式输送机关键部件红外图像经1394总线传输到带式输送机关键部件红外监测预警平台；所述的最高温度判别模块，是指判断红外图像中的最高温度是否超过设定的初始温度阈值，若高于该温度阈值，则可能存在有故障的部件，接下来进行带式输送机关键部件红外图像的识别；所述的关键部件红外图像识别模块包括红外图像预处理模块、红外图像分割模块、红外图像特征提取模块、红外图像分类模块；所述的红外图像预处理模块，采用双边滤波和分段线性变换算法对采集的带式输送机红外图像进行去噪和增强；所述的红外图像分割模块，采用改进的区域生长分割算法，对带式输送机关键部件的红外图像进行图像分割；所述的红外图像特征提取模块，提取带式输送机关键部件红外图像的形状特征和纹理特征构造目标特征向量；所述的红外图像分类模块，根据构造的目标特征向量，设计基于BP神经网络的分类器，完成对带式输送机关键部件红外图像的识别；所述的故障库模块由带式输送机关键部件类型表、故障表和故障预警规则表构成；所述的故障等级划分模块，按照根据带式输送机关键部件红外图像的识别结果及红外图像中的高热点温度信息，调用故障库中的带式输送机关键部件类型表、故障表和故障预警规则表实现关键部件热故障分级；所述的故障预警模块，按照带式输送机关键部件热故障分级结果，给出相应的故障提示或报警。