一种皮带机监测方法、系统、介质及电子终端技术方案

本发明专利技术提供一种皮带机监测方法、系统、介质及电子终端，皮带机监测方法包括：采集皮带机的实时图像；根据实时图像，对皮带机的状态进行第一检测，获取第一检测结果，第一检测的步骤至少包括以下之一：撕裂检测、异物检测、打滑检测和偏移检测；根据实时图像，对皮带机上的物料状态进行第二检测，获取第二检测结果，第二检测的步骤至少包括以下之一：物料颗粒度检测和料流强度检测；根据第一检测结果和/或第二检测结果，进行皮带机监测；本发明专利技术中的皮带机监测方法，通过对皮带机的状态进行第一检测和第二检测，根据第一检测结果和/或第二检测结果，进行皮带机监测，便于对皮带机可能出现的异常状态及物料状态进行智能化、可视化的监控。

【技术实现步骤摘要】
一种皮带机监测方法、系统、介质及电子终端
本专利技术涉及图像检测领域，尤其涉及一种皮带机监测方法、系统、介质及电子终端。
技术介绍
目前，在皮带机巡检过程中，主要通过技术人员观察来确定皮带机运行状况及物料状态，容易造成以下问题：1、对皮带撕裂、打滑、跑偏、异物等异常状况难以进行较即时、较准确的识别与监测；2、无法较好地对物料状态进行较好地监测；3、物料运输完后没有较有效的方法对历史结果进行追溯，缺乏较客观的数据依据。
技术实现思路
本专利技术提供一种皮带机监测方法、系统、介质及电子终端，以解决现有技术中不便于对皮带机可能出现的异常状态及物料状态进行监控，且不便于对物料运输的历史结果进行追溯的问题。本专利技术提供的皮带机监测方法，包括：采集皮带机的实时图像；根据所述实时图像，对皮带机的状态进行第一检测，获取第一检测结果，第一检测的步骤至少包括以下之一：撕裂检测、异物检测、打滑检测和偏移检测；根据所述实时图像，对皮带机上的物料状态进行第二检测，获取第二检测结果，第二检测的步本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种皮带机监测方法，其特征在于，包括：/n采集皮带机的实时图像；/n根据所述实时图像，对皮带机的状态进行第一检测，获取第一检测结果，第一检测的步骤至少包括以下之一：撕裂检测、异物检测、打滑检测和偏移检测；/n根据所述实时图像，对皮带机上的物料状态进行第二检测，获取第二检测结果，第二检测的步骤至少包括以下之一：物料颗粒度检测和料流强度检测；/n根据所述第一检测结果和/或第二检测结果，进行皮带机监测。/n

【技术特征摘要】
1.一种皮带机监测方法，其特征在于，包括：
采集皮带机的实时图像；
根据所述实时图像，对皮带机的状态进行第一检测，获取第一检测结果，第一检测的步骤至少包括以下之一：撕裂检测、异物检测、打滑检测和偏移检测；
根据所述实时图像，对皮带机上的物料状态进行第二检测，获取第二检测结果，第二检测的步骤至少包括以下之一：物料颗粒度检测和料流强度检测；
根据所述第一检测结果和/或第二检测结果，进行皮带机监测。


2.根据权利要求1所述的皮带机监测方法，其特征在于，所述撕裂检测的步骤包括：
沿皮带机运行方向在皮带机的任一侧设置光线发射器，控制所述光线发射器沿垂直于皮带机运行的方向发射光线；
采集皮带机原始图像；
将所述皮带机原始图像输入撕裂检测网络进行训练，获取撕裂检测模型，训练步骤包括：光线特征提取和撕裂识别，所述撕裂识别的步骤包括：当所述皮带机原始图像中的光线不连续时，则判定所述皮带机原始图像出现撕裂；
将所述实时图像输入所述撕裂检测模型进行撕裂检测，完成撕裂检测。


3.根据权利要求1所述的皮带机监测方法，其特征在于，所述异物检测的步骤包括：
采集原始原料图像；
将所述原始原料图像输入第一轮廓分割网络进行训练，获取第一轮廓分割模型；
将所述实时图像输入第一轮廓分割模型进行轮廓分割，获取所述实时图像中的颗粒关联信息，所述颗粒关联信息至少包括以下之一：颗粒轮廓信息和颗粒表面信息；
根据所述颗粒关联信息，进行异物检测。


4.根据权利要求3所述的皮带机监测方法，其特征在于，获取所述实时图像中的颗粒关联信息的步骤包括：
将所述实时图像输入所述第一轮廓分割模型进行轮廓分割，获取所述实时图像中的颗粒轮廓信息，所述颗粒轮廓信息包括：颗粒面积和颗粒周长；
根据所述颗粒面积和颗粒周长，获取待识别颗粒的等效直径；
判断所述待识别颗粒的等效直径是否超出预设的尺寸阈值，获取异物候选颗粒；
获取所述异物候选颗粒的颗粒表面信息，所述颗粒表面信息至少包括以下之一：颗粒颜色RGB像素值、颗粒表面线条数量；
根据所述颗粒表面信息，确定所述实时图像中的异物。


5.根据权利要求4所述的皮带机监测方法，其特征在于，获取颗粒颜色RGB像素值的步骤包括：
在所述实时图像建立参考坐标系，进而确定所述异物候选颗粒在所述参考坐标系的位置信息；
根据所述位置信息，获取所述异物候选颗粒的颗粒颜色RGB像素值；
获取所述异物候选颗粒的颗粒颜色RGB像素值的数学表达为：



其中，S是颗粒面积，C(i,j)是颗粒轮廓范围内坐标为(i,j)的RGB中任一通道像素值，C1是异物候选颗粒的颗粒颜色RGB像素值。


6.根据权利要求4所述的皮带机监测方法，其特征在于，获取颗粒表面线条数量的步骤包括：
构建第一边缘检测网络；
将第一训练集输入所述第一边缘检测网络进行训练，获取第一边缘检测模型；
将所述实时图像输入所述第一边缘检测模型进行边缘检测，获取所述异物候选颗粒的颗粒表面线条数量。


7.根据权利要求3所述的皮带机监测方法，其特征在于，根据所述颗粒表面信息，确定所述实时图像中的异物的步骤包括：
当所述颗粒颜色RGB像素值超出预设的颜色阈值范围，和/或所述颗粒表面线条数量超出预设的线条数量阈值范围时，则判定对应的所述异物候选颗粒为异物并发出警示；
判断所述异物候选颗粒是否为异物的数学表达为：
|C1-Caverage|>ThresholdC
|CountourNum-CountourNumaverage|>Thresh...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯远航，刘斌，庞殊杨，贾鸿盛，毛尚伟，杜一杰，
申请(专利权)人：中冶赛迪重庆信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆;50