一种输送带疲劳度测量方法技术

技术编号:44929461 阅读:22 留言:0更新日期:2025-04-08 19:10
本发明专利技术公开一种输送带疲劳度测量方法,利用高分辨率相机结合先进的图像处理技术,实现对输送带表面状况的非接触式实时监控,并能够自动识别出潜在的问题区域;采用高分辨率相机拍摄输送带表面0.1mm的裂纹,在输送带正常运行期间对输送带表面进行实时拍摄,满足高速7m/s的带速状态下的清晰成像;实现了拍摄视野20mm,最小像元0.01mm;同步对采集数据进行自动分析,实现每秒5000行数据的自动解算,实现端侧解算;采用基于阈值分割的裂缝检测方法算法实现对图像中的裂纹宽度、长度、分布密度等信息的自动解算,并根据解算信息按照GB/T 11206‑2009《橡胶老化试验表面龟裂法》进行输送带老化程度分级判断;本发明专利技术可广泛应用于输送带疲劳测量领域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种输送带疲劳度测量方法,属于输送带疲劳测量。


技术介绍

1、随着工业自动化水平的不断提高,对于生产设备的安全性与可靠性提出了更高的要求。输送带作为物料搬运系统中不可或缺的一部分,其工作状态直接关系到整个生产线的正常运行。然而,在长期使用过程中,输送带会因各种因素导致磨损、裂纹等缺陷,进而影响其使用寿命和安全性。因此,开发一种高效准确的方法来检测输送带的疲劳程度显得尤为重要。

2、目前该领域的研究主要集中在以下几个方面:

3、非破坏性测试方法:为了在不损害输送带的前提下准确评估其疲劳程度,研究人员正在开发和完善多种非破坏性的检测手段,如超声波检测、电磁无损检测(例如涡流检测)、x射线成像等。

4、基于传感器的监测系统:通过在关键位置安装各种类型的传感器,比如应力应变传感器,可以实时收集数据并进行分析,从而预测输送带可能出现的问题。随着物联网技术的应用,这些系统变得更加智能化,能够实现远程监控和管理。

5、机器学习算法:利用大数据分析和机器学习技术处理从现场收集到的数据,有助于建立更准确的模型来预本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种输送带疲劳度测量方法,其特征在于,按下述步骤实施:

2.根据权利要求1所述的一种输送带疲劳度测量方法,其特征在于,通过运算主机(3)内算法实现裂纹分布、裂纹密度的自动判断,根据龟裂法实现对输送带(1)疲劳度的等级划分。

3.根据权利要求1所述的一种输送带疲劳度测量方法,其特征在于,所述高分辨率相机(5)通过网线与运算主机(3)连接,实现图像数据采集、传输给运算主机(3)。

4.根据权利要求3所述的一种输送带疲劳度测量方法,其特征在于,所述高分辨率相机(5)通过螺丝固定在可调式托辊支架(2)上,所述可调式托辊支架(2)通过螺丝固定在皮带架(4)上...

【技术特征摘要】

1.一种输送带疲劳度测量方法,其特征在于,按下述步骤实施:

2.根据权利要求1所述的一种输送带疲劳度测量方法,其特征在于,通过运算主机(3)内算法实现裂纹分布、裂纹密度的自动判断,根据龟裂法实现对输送带(1)疲劳度的等级划分。

3.根据权利要求1所述的一种输送带疲劳度测量方法,其特征在于,所述高分辨率相机(5)通过网线与运算主机(3)连接,实现图像数据采集、传输给运算主机(3)。

4.根据权利要求3所述的一种输送带疲劳度测量方法,其特征在于,所述高分辨率相机(5)通过螺丝固定在可调式托辊支架(2)上,所述可调式托辊支架(2)通过螺丝固定在皮带架(4)上...

【专利技术属性】
技术研发人员:杭鹏伟李晋阳张丽军李亚宁许志勇王星东
申请(专利权)人:山西戴德测控技术股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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