一种基于图像识别的输送带跑偏检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于图像识别的输送带跑偏检测方法，该方法包括下述步骤：采集实时图像，获取灰度图像；利用边缘检测器检测灰度图像中各对象的边缘；利用基于形状和方向性的滤波模板对边缘图像滤波，获得与输送带运行方向相同的直线型边缘图像；采用二维矩阵对连续的边缘进行标记；根据已知的、输送带未偏离时的输送带基准边缘识别出实时图像中的输送带实时边缘；确定实时边缘的跑偏距离及跑偏程度。本发明专利技术通过对视频设备采集的实时图像进行边缘检测、利用图像识别技术将检测到的边缘与基准输送带边缘进行匹配识别，确定出输送带边缘，提高了输送带跑偏检测的可靠性和及时性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像识别的输送带跑偏检测方法
本专利技术属于运输设备
，具体地说，是涉及一种基于图像识别的输送带跑偏检测方法。
技术介绍
通用带式输送机主要由输送带、传动滚筒、拉紧装置、托辊机架、托辊轴以及传动装置等几部分组成。胶带绕经两端滚筒后，用胶带卡子或硫化方法，将两头接在一起，使之成为闭环结构的输送带。输送带由上、下托辊轴支承着，由拉紧装置拉紧，具有一定的张力。当主动滚筒被电动机带动而旋转时，借助于主动滚筒与输送带之间的摩擦力带着输送带连续运转，从而将装到输送带上的载货从卸载滚筒处卸载。输送带作为整个输送机的关键设备，它的安全、稳定运行直接影响到生产作业。如果输送带喂料不均匀、输送带过松或机身不正等，将导致输送带沿垂直于运行方向发生偏移，该现象称为输送带跑偏。输送带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。随着经济的发展、技术的进步，在安全生产方面的要求也在不断提高。早期输送带跑偏是通过机械或电子传感器获取输送带运行信息并进行分析、判断的技术方法。这种技术的缺点主要是：传感器装在输送带下方，极易受损而失效。之后出现由摄像机将输送带运行情况的视频图像汇集到监控中心，由人工通过观察去发现。这种方式的主要缺点是：①工作人员需要长时间且同时观察多处视频采集图像，很容易视觉疲劳；②为了人身安全且有大量的实时采集图像需观察，视频显示装置与人眼间需有一定的距离，使图像清晰度不够，造成人工判断失误的概率大。为解决上述检测方式存在的问题，本申请人曾提出了一种基于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，利用提取到的边缘检测输送带是否跑偏。具体来说，是将输送带左侧转轴和输送带右侧转轴作为参照边缘，获取输送带运行过程中的实际左侧边缘和右侧边缘，根据输送带边缘与相应侧的转轴边缘之间的距离变化检测输送带是否跑偏。但是，在实际应用该检测方法时发现，由于采用灰度差值图像及二值化处理方式获得边缘轮廓，再采用沿某方向寻找中心点的方法提取输送带边缘与转轴边缘，再通过计算转轴边缘与输送带边缘的平均距离判断输送带是否跑偏，整个过程计算量非常大，处理速度慢，难以实现实时、快速地跑偏检测。而且，如果输送带跑偏过大，覆盖在转轴边缘，则该方法失效，通用性差。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于图像识别的输送带跑偏检测方法，解决现有技术存在的实时性和通用性较差的问题。为达到上述专利技术目的，本专利技术采用下述技术方案予以实现：一种基于图像识别的输送带跑偏检测方法，包括下述步骤：步骤a1、获取灰度图像采集实时图像，获取实时图像的长度h、宽度w及灰度图像f1(x,y)；(x,y)为灰度图像中像素点的位置，x∈[0,h-1]，y∈[0,w-1]；步骤a2、边缘检测利用边缘检测器检测灰度图像f1(x,y)中包含的所有对象的边缘，获得边缘图像f2(x,y)；步骤a3、边缘滤波采用基于形状和方向性的滤波模板Mq(s,t)对边缘图像f2(x,y)进行滤波，得到与输送带运行方向相同的直线型边缘图像f3(x,y)；对于给定的m和n，m＞n，(2m+1)和(2n+1)分别为滤波模板Mq(s,t)的长度和宽度，(s,t)为滤波模板Mq(s,t)的坐标位置，t∈[-n,n],s∈[-m,m]；步骤a4、边缘标记将直线型边缘图像f3(x,y)中的每条连续边缘表示为二维矩阵，记为edgexk(i，j)；edgexk表示第k段边缘，i表示二维矩阵的行，i＝1,2,…,I，I为边缘edgexk沿实时图像长度方向的长度，j表示二维矩阵的列，j＝1或2，j＝1表示边缘edgexk的x坐标值，j＝2表示边缘edgexk的y坐标值；步骤a5、实时输送带边缘识别计算边缘标记后的任意两段边缘edgexa、edgexb间的距离dab(i)＝|edgexa(i,2)-edgexb(i,2)|，a,b∈k，将距离dab(i)与输送带基准左边缘Edge1和输送带基准右边缘Edge2间的距离d(i)＝|Edge1(i,2)-Edge2(i,2)|进行匹配，识别出输送带实时左边缘edgex1r和输送带实时右边缘edgex2r；Edge1(i,2)为输送带基准左边缘Edge1的二维矩阵Edge1(i,j)中的第二列，Edge2(i,2)为输送带基准右边缘Edge2的二维矩阵Edge2(i,j)中的第二列，输送带基准左边缘Edge1和输送带基准右边缘Edge2为已知的、输送带未偏离时的输送带左边缘和右边缘。步骤a6、跑偏距离计算计算输送带实时左边缘edgex1r与输送带基准左边缘Edge1的距离d1(i)＝|edgex1r(i,2)-Edge1(i,2)|或输送带实时右边缘edgex2r与输送带基准右边缘Edge2的距离d2(i)＝|edgex2r(i,2)-Edge2(i,2)|；步骤a7、跑偏程度确定根据公式或计算实时输送带跑偏值g，根据跑偏值g确定输送带是否跑偏及跑偏程度。优选的，在所述步骤a3中，采用基于形状和方向性的滤波模板Mq(s,t)对边缘图像f2(x,y)进行滤波，得到与输送带运行方向相同的直线型边缘图像f3(x,y)，具体为：其中，若f2(x,y)＝1，temp(x,y)＝max(tempq(x,y))，优选的，所述步骤a5将距离dab(i)与输送带基准左边缘Edge1和输送带基准右边缘Edge2间的距离d(i)＝|Edge1(i,2)-Edge2(i,2)|进行匹配，识别出输送带实时左边缘edgex1r和输送带实时右边缘edgex2r，具体为：计算dab(i)与输送带基准左边缘Edge1和输送带基准右边缘Edge2间的距离d(i)＝|Edge1(i,2)-Edge2(i,2)|的欧式最小距离将满足|dab(i)-d(i)|＝min_d的边缘edgexa、edgexb作为实时输送带的两边缘，并根据两边缘二维矩阵中的x坐标值分别标记为输送带实时左边缘edgex1r和输送带实时右边缘edgex2r。优选的，所述步骤a1采集的原始图像为RGB彩色图像f(x,y)＝{fR(x,y),fG(x,y),fB(x,y)}，其灰度图像为f1(x,y)＝fR(x,y)/3+fG(x,y)/3+fB(x,y)/3。优选的，在所述步骤a7之后还包括下述步骤：步骤a8、根据跑偏程度输出不同级别的报警信号。与现有技术相比，本专利技术的优点和积极效果是：本专利技术利用边缘检测器快速、准确、方便得获取实时图像中各对象的边缘；利用基于形状和方向性的滤波器滤除部分与输送带边缘无关的边缘；通过初始化处理，预先、准确获取输送带未偏离时的左、右侧边缘作为基准边缘，获得输送带的基准位置及输送带宽度，利用图像识别技术将获取的实时图像的边缘与输送带基准边缘匹配，得到实时图像中输送带的实时边缘；再根据实时边缘与基准边缘的距离计算实时图像中输送带边缘的跑偏值，确定输送带跑偏程度。从而，提高了跑偏检测结果的及时性、可靠性和稳定性；而且，由于直接采用输送带边缘进行检测和判断，无需借助于转轴等其他参考边本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于图像识别的输送带跑偏检测方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：步骤a1、获取灰度图像采集实时图像，获取实时图像的长度h、宽度w及灰度图像f1(x,y)；(x,y)为灰度图像中像素点的位置，x∈[0,h‑1]，y∈[0,w‑1]；步骤a2、边缘检测利用边缘检测器检测灰度图像f1(x,y)中包含的所有对象的边缘，获得边缘图像f2(x,y)；步骤a3、边缘滤波采用基于形状和方向性的滤波模板Mq(s,t)对边缘图像f2(x,y)进行滤波，得到与输送带运行方向相同的直线型边缘图像f3(x,y)；对于给定的m和n，m＞n，(2m+1)和(2n+1)分别为滤波模板Mq(s,t)的长度和宽度，(s,t)为滤波模板Mq(s,t)的坐标位置，t∈[‑n,n],s∈[‑m,m]；步骤a4、边缘标记将直线型边缘图像f3(x,y)中的每条连续边缘表示为二维矩阵，记为edgexk(i，j)；edgexk表示第k段边缘，i表示二维矩阵的行，i＝1,2,…,I，I为边缘edgexk沿实时图像长度方向的长度，j表示二维矩阵的列，j＝1或2，j＝1表示边缘edgexk的x坐标值，j＝2表示边缘edgexk的y坐标值；步骤a5、实时输送带边缘识别计算边缘标记后的任意两段边缘edgexa、edgexb间的距离dab(i)＝|edgexa(i,2)‑edgexb(i,2)|，a,b∈k，将距离dab(i)与输送带基准左边缘Edge1和输送带基准右边缘Edge2间的距离d(i)＝|Edge1(i,2)‑Edge2(i,2)|进行匹配，识别出输送带实时左边缘edgex1r和输送带实时右边缘edgex2r；Edge1(i,2)为输送带基准左边缘Edge1的二维矩阵Edge1(i,j)中的第二列，Edge2(i,2)为输送带基准右边缘Edge2的二维矩阵Edge2(i,j)中的第二列，输送带基准左边缘Edge1和输送带基准右边缘Edge2为已知的、输送带未偏离时的输送带左边缘和右边缘。步骤a6、跑偏距离计算计算输送带实时左边缘edgex1r与输送带基准左边缘Edge1的距离d1(i)＝|edgex1r(i,2)‑Edge1(i,2)|或输送带实时右边缘edgex2r与输送带基准右边缘Edge2的距离d2(i)＝|edgex2r(i,2)‑Edge2(i,2)|；步骤a7、跑偏程度确定根据公式g=1IΣi=1I[d1(i)/d(i)]×100%]]>或g=1IΣi=1I[d2(i)/d(i)]×100%]]>计算实时输送带跑偏值g，根据跑偏值g确定输送带是否跑偏及跑偏程度。...

【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的输送带跑偏检测方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：步骤a1、获取灰度图像采集实时图像，获取实时图像的长度h、宽度w及灰度图像f1(x,y)；(x,y)为灰度图像中像素点的位置，x∈[0,h-1]，y∈[0,w-1]；步骤a2、边缘检测利用边缘检测器检测灰度图像f1(x,y)中包含的所有对象的边缘，获得边缘图像f2(x,y)；步骤a3、边缘滤波采用基于形状和方向性的滤波模板Mq(s,t)对边缘图像f2(x,y)进行滤波，得到与输送带运行方向相同的直线型边缘图像f3(x,y)；对于给定的m和n，m＞n，(2m+1)和(2n+1)分别为滤波模板Mq(s,t)的长度和宽度，(s,t)为滤波模板Mq(s,t)的坐标位置，t∈[-n,n],s∈[-m,m]；步骤a4、边缘标记将直线型边缘图像f3(x,y)中的每条连续边缘表示为二维矩阵，记为edgexk(i，j)；edgexk表示第k段边缘，i表示二维矩阵的行，i＝1,2,…,I，I为边缘edgexk沿实时图像长度方向的长度，j表示二维矩阵的列，j＝1或2，j＝1表示边缘edgexk的x坐标值，j＝2表示边缘edgexk的y坐标值；步骤a5、实时输送带边缘识别计算边缘标记后的任意两段边缘edgexa、edgexb间的距离dab(i)＝|edgexa(i,2)-edgexb(i,2)|，a,b∈k，将距离dab(i)与输送带基准左边缘Edge1和输送带基准右边缘Edge2间的距离d(i)＝|Edge1(i,2)-Edge2(i,2)|进行匹配，识别出输送带实时左边缘edgex1r和输送带实时右边缘edgex2r；Edge1(i,2)为输送带基准左边缘Edge1的二维矩阵Edge1(i,j)中的第二列，Edge2(i,2)为输送带基准右边缘Edge2的二维矩阵Edge2(i,j)中的第二列，输送带基准左边缘Edge1和输送带基准右边缘Edge2为已知的、输送带未偏离时的输送带左边缘...

【专利技术属性】
技术研发人员：马艳华，
申请(专利权)人：青岛科技大学，
类型：发明
国别省市：山东;37