一种皮带机纵向撕裂检测方法技术

本发明专利技术公开了一种皮带机纵向撕裂检测方法的步骤包括：采集皮带机运行的视频，转换为视频图像，建立视频关键帧库，并对视频图像基于图像R、G、B三通道特征进行灰度处理；对处理后的视频图像数据进行镜头分割，并对镜头分割后的视频图像进行特征提取和边缘匹配；将筛选出的特征值还原为关键帧序列，对所获得的关键帧，采用SVM多分类技术，检测出皮带机的纵向撕裂。通过本发明专利技术，避免了现有算法随数据量的增加而变复杂的现状，在速度和效果上都取得了很大的进步，同时解决了图像分辨率低，边缘信息丢失的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种皮带机纵向撕裂检测方法
本专利技术涉及皮带检测领域，特别是涉及一种皮带机纵向撕裂检测方法。
技术介绍
在皮带机运行过程中，由于输送带过度磨损或物料中有尖锐杂质插入输送带，使得输送带受到的力非常不均匀，容易发生纵向撕裂故障。撕裂故障一旦发生，就可能使裂缝沿着输送带运动方向持续扩展，致使价值数十万甚至上百万的输送带在短时间内全部损坏，造成巨大的经济损失和安全事故。常见的检测方法在成本、检测效果、实时性等方面存在一定的局限性。因此，采用基于视觉分析的检测方法，有助于在巡检过程中发现撕裂故障，亦或在易撕裂部位作视频监测。国内目前各工矿企业主要使用的皮带纵向撕裂检测和保护装置，与先进国家相比尚有很大差距，大部分沿用陈旧的机械接触式检测保护装置，如电磁感应式检测器、撕裂压力检测器、漏料检测器、超声波传感器等，它们或在原理上存在一定缺陷，或是成本较高、后期维护繁琐，难以保证准确、稳定地实现皮带撕裂检测的目的。在现有的技术条件基础上，以计算机视觉为基础，通过摄像机和图像采集卡完成目标图像的获取和数字化，根据所要完成的检测目标，采用不同的技术，完成对图像特征信息的提取，实现皮带机纵向撕裂的实时监测本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种皮带机纵向撕裂检测方法，其特征在于，包括：采集皮带机运行的视频，转换为视频图像，建立视频关键帧库，并对视频图像基于图像R、G、B三通道特征进行灰度处理；对处理后的视频图像数据进行镜头分割，并对镜头分割后的视频图像进行特征提取和边缘匹配；将筛选出的特征值还原为关键帧序列，对所获得的关键帧，采用SVM多分类技术，检测出皮带机的纵向撕裂。

【技术特征摘要】
1.一种皮带机纵向撕裂检测方法，其特征在于，包括：采集皮带机运行的视频，转换为视频图像，建立视频关键帧库，并对视频图像基于图像R、G、B三通道特征进行灰度处理；对处理后的视频图像数据进行镜头分割，并对镜头分割后的视频图像进行特征提取和边缘匹配；将筛选出的特征值还原为关键帧序列，对所获得的关键帧，采用SVM多分类技术，检测出皮带机的纵向撕裂。2.根据权利要求1所述的皮带机纵向撕裂检测方法，其特征在于，在建立视频关键帧库的步骤中，包括步骤：选定视频图像的参考帧，并在读取视频图像数据时将当前帧和参考帧读入一处理器主机端的内存，并绑定到纹理内存；计算两帧图像的互信息熵值，从而得到当前帧图像与参考帧图像的差异值；根据互信息熵值及确定的互信息熵值的标准差σ消除初始冗余帧。3.根据权利要求1所述的皮带机纵向撕裂检测方法，其特征在于，在对处理后的视频图像数据进行镜头分割的步骤中，包括步骤：在MPEG域获得视频图像的视频信息，并以此为依据来检测分割镜头边界；其中，所述视频信息至少包括各个片段的DCT系数及预测向量。4.根据权利要求1所述的皮带机纵向撕裂检测方法，其特征在于，对镜头分割后的视频图像进行特征提取的步骤中，包括步骤：读取分割后的视频图像数据的片段，计算每个片段中相邻两帧视频图像的三通道互信息值；通过相邻两帧视频图像的三通道互信息值计算相邻两帧视频图像的互信息熵；通过公式(1)计算视频片段内互信息熵的标准差，通过计算得到的互信息熵的标准差判断对应视频片段的动态性；其中，Ii为视频片段中提取的每相邻视频图像帧的互信息熵；μ为视频片段内的互信息熵的均值；N为片段内的互信息熵的个数；对于判定为具有复杂内容的动态视频片段，通过公式(2)选取多个视频图像帧作为视频片段的关键帧；σd＝NL/(w×2)(2)其中，NL为视频片段包含的帧数；w为视频片段...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝晓丽，梁欢，金海，
申请(专利权)人：太原理工大学，
类型：发明
国别省市：山西,14