一种智能皮带撕裂检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种智能皮带撕裂检测方法及装置，该方法执行主体为处理器，包括以下步骤：接收透过皮带裂痕的光线的光强度测量值；根据所述光强度测量值判断皮带是否撕裂。本发明专利技术在皮带撕裂产生裂隙而发生透光时，处理器可以根据透过皮带裂痕的光线的光强度测量值快速、准确地检测出皮带撕裂，具有实用、可靠、适应能力广泛、以及部署灵活等特点。

【技术实现步骤摘要】
一种智能皮带撕裂检测方法及装置
本专利技术涉及故障检测领域，具体涉及一种智能皮带撕裂检测方法及装置。
技术介绍
皮带运输机作为连续散装物料的运输装置，是生产环境中非常常见又重要的运输设备之一。皮带运输机工作时在电机的驱动下通过托辊与运输带之间的摩擦力和张紧力使运输带运行，从而完成物料的运载工作。皮带运输机皮带撕裂事故大致可划分为纵向撕裂与横向撕裂两大类，其中纵向撕裂占据皮带撕裂故障总数的90％以上一旦发生撕裂故障将给安全生产带来巨大经济损失。常用的皮带撕裂检测方法有红外成像监控技术、超声波检测技术、X光透视检测技术、钢丝绳式检测技术和漏矿检测技术等。经分析发现上述技术均存在容易出现误报、结构复杂、维护成本高、准确率低等问题。
技术实现思路
针对上述技术问题，本专利技术提供一种智能皮带撕裂检测方法及装置。本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种智能皮带撕裂检测方法，执行主体为处理器，该方法包括：接收透过皮带裂痕的光线的光强度测量值；根据所述光强度测量值判断皮带是否撕裂。本专利技术的有益效果是：当皮带撕裂产生裂隙而发生透光时，处理器可以根据透过皮带裂隙的光线的光强度测量值快速、准确地检测出皮带撕裂，具有实用、可靠、适应能力广泛、以及部署灵活等特点。在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进。进一步，所述根据光强度测量值判断皮带是否撕裂，具体包括：计算光强度测量值的第一马氏距离，并判断计算得到的第一马氏距离是否超过第一预设阈值，若超过则判断皮带撕裂，否则判断皮带未撕裂。进一步，所述计算光强度测量值的第一马氏距离，具体包括：根据当前的光强度测量值以及上一次计算的均值和方差计算第二马氏距离，其中，均值和方差的初始值采用fast-MCD算法计算得到；响应于所述第二马氏距离小于或者等于第二预设阈值，根据所述当前的光强度测量值和上一次计算的均值和方差计算本次的均值和方差，并根据所述当前的光强度测量值以及所述本次的均值和方差计算所述当前的光强度测量值的第一马氏距离；响应于所述第二马氏距离大于所述第二预设阈值，将所述第二马氏距离作为当前的光强度测量值的第一马氏距离。采用上述进一步方案的有益效果是，实现了对于马氏距离的稳健估计和用以计算马氏距离的均值和方差的实时化更新，提高了系统的适应性和计算的准确性，并且更新计算本次的均值和方差时利用的是当前的光强度测量值和上一次计算的均值和方差，不必应用从起始时刻到当前时刻的所有数据来进行更新，从而大大减少了数据存储的需求。进一步，该方法还包括：接收光线透过皮带裂痕形成的投影的影像；根据所述影像判断皮带的撕裂程度。进一步，所述根据所述影像判断皮带的撕裂程度，具体包括：对所述影像进行增强操作；采用预先训练的语义分割模型对经过增强操作的影像进行语义分割，获取影像中的裂痕区域；确定包围所述裂痕区域的最小梯形，将所述最小梯形的两个底边中较长者的长度作为裂痕的宽度，将所述最小梯形的两个腰中较长者的长度作为裂痕的长度；根据所述裂痕的宽度和长度来判断皮带的撕裂程度。进一步，该方法还包括：判断透过皮带裂痕的光线的颜色是否正确；所述根据所述光强度测量值判断皮带是否撕裂，具体包括：根据所述光线的颜色的判断结果和光强度测量值判断皮带是否撕裂。进一步，所述根据所述光线的颜色的判断结果和光强度测量值判断皮带是否撕裂，具体包括：计算光强度测量值的第一马氏距离，并判断计算得到的第一马氏距离是否超过第一预设阈值，若所述第一马氏距离超过第一预设阈值并且光线的颜色正确，则判断皮带撕裂，否则判断皮带未撕裂。为实现上述专利技术目的，本专利技术还提供一种智能皮带撕裂检测装置，包括光发射器、光强度传感器和处理器，所述光强度传感器设置在所述光发射器的照射方向上，所述光发射器和所述光强度传感器均与所述处理器连接。本专利技术的有益效果是：通过光发射器对皮带一侧表面进行照射，当皮带撕裂产生裂隙而发生透光时，处理器可以根据皮带另一侧设置在光发射器的照射方向上的光强度传感器测量的光强度测量值快速、准确地检测出皮带撕裂，具有实用、可靠、适应能力广泛、以及部署灵活等特点。在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进。进一步，还包括感光板和图像采集装置，所述感光板设置在所述光发射器的照射方向上，所述图像采集装置与所述处理器连接。采用上述进一步方案的有益效果是：当皮带撕裂产生裂隙时，透过裂隙的光线可在感光板上产生投影，处理器可以根据图像采集装置采集的该投影的影像来判断皮带的撕裂程度，以便于采取进一步的处理。进一步，还包括告警装置、显示器和/或存储器，所述告警装置、显示器和存储器均与所述处理器连接。附图说明图1为本专利技术实施例提供的一种智能皮带撕裂检测装置的结构示意图；图2为光强度的检测值和预测值的时间序列图；图3为本专利技术实施例提供的另一种智能皮带撕裂检测装置的结构示意图；图4为本专利技术实施例提供的一种智能皮带撕裂检测方法的流程图；图5为光强度的时间序列图；图6为包围裂隙的最小梯形的示意图；图7为本专利技术实施例提供的一种智能皮带撕裂检测方法的具体流程图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本专利技术，并非用于限定本专利技术的范围。图1为本专利技术实施例提供的一种智能皮带撕裂检测装置的结构示意图，如图1所示，该装置包括光发射器1、光强度传感器2和处理器3，所述光强度传感器2设置在所述光发射器1的照射方向上，所述光发射器1和所述光强度传感器2均与所述处理器3连接。具体的，皮带撕裂的具体现象主要表现在皮带表面出现裂缝，煤面甚至煤块从皮带上掉落。基于此现象，本实施例中，可在皮带一侧上方的中间部位安装一个光发射器，可采用100W大功率照明激光射灯工程防爆型，光发射器使用强光照射皮带一侧的表面，在皮带另一侧的对应位置设置光强度传感器，光强度传感器可每10毫秒采集一次光强度，处理器实时地对收到的光强度(单位：lm，流明)，使用机器学习模型进行预测，当模型预测值与实际值偏差大于某阈值时触发警示。如图2所示，横坐标为时间序列，纵坐标为光强度值，单位流明，其中实线为传感器真实值，虚线为机器学习模型预测值。这里所述机器学习模型可以是异常点检测和时间序列等经典算法，这样，当皮带局部变薄或者发生撕裂时，光将透过皮带投射到皮带另一侧，光强度传感器检测的光强度会突然变大，进一步，由处理器根据光强度的测量值的变化，即可判断皮带是否撕裂，因为光强度是随着时间变化的，这个问题也转化成时间序列的异常检测问题。现在关于数据异常检测或者时间序列异常检测的模型和算法有很多，例如，可选用基于马氏距离的最小协方差行列式方法。综上所述，本专利技术实施例提供的一种智能皮带撕裂检测装置，对皮带的撕裂形态无要求，可同时对横向和纵向撕裂进行检测，当皮带撕裂产生本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能皮带撕裂检测方法，执行主体为处理器，其特征在于，包括：/n接收透过皮带裂痕的光线的光强度测量值；/n根据所述光强度测量值判断皮带是否撕裂。/n

【技术特征摘要】
1.一种智能皮带撕裂检测方法，执行主体为处理器，其特征在于，包括：
接收透过皮带裂痕的光线的光强度测量值；
根据所述光强度测量值判断皮带是否撕裂。


2.根据权利要求1所述的智能皮带撕裂检测方法，其特征在于，所述根据光强度测量值判断皮带是否撕裂，具体包括：
计算光强度测量值的第一马氏距离，并判断计算得到的第一马氏距离是否超过第一预设阈值，若超过则判断皮带撕裂，否则判断皮带未撕裂。


3.根据权利要求2所述的智能皮带撕裂检测方法，其特征在于，所述计算光强度测量值的第一马氏距离，具体包括：
根据当前的光强度测量值以及上一次计算的均值和方差计算第二马氏距离，其中，所述均值和方差的初始值采用fast-MCD算法计算得到；
响应于所述第二马氏距离小于或者等于第二预设阈值，根据所述当前的光强度测量值和上一次计算的均值和方差计算本次的均值和方差，并根据所述当前的光强度测量值以及所述本次的均值和方差计算所述当前的光强度测量值的第一马氏距离；
响应于所述第二马氏距离大于所述第二预设阈值，将所述第二马氏距离作为当前的光强度测量值的第一马氏距离。


4.根据权利要求1所述的智能皮带撕裂检测方法，其特征在于，还包括：
接收光线透过皮带裂痕形成的投影的影像；
根据所述影像判断皮带的撕裂程度。


5.根据权利要求4所述的智能皮带撕裂检测方法，其特征在于，所述根据所述影像判断皮带的撕裂程度，具体包括：
对所述影像进行增强操作；
采用预先训练的语义分割模型对经过增强操作的影像...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱晓宁，吴喆峰，田万，李园园，
申请(专利权)人：精英数智科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山西;14