鋼絲繩芯輸送帶廣泛應用于煤炭、礦山、冶金、電力、化工等領域。一條長距離的鋼絲繩芯輸送帶是由多條輸送帶用特殊的硫化工藝連接而成,其中鋼絲繩芯輸送帶的接頭是整條輸送帶抗拉強度較低的部位,容易發生接頭抽動故障。

如果不及時檢測接頭抽動情況,將會造成嚴重的斷帶事故。因此,準確、高效地檢測接頭抽動可預防事故發生。本文對鋼絲繩芯輸送帶接頭抽動故障檢測算法進行了研究,主要包括以下工作:首先,對圖像增強算法、圖像濾波算法與圖像分割算法三部分進行了深入理論研究。在理論基礎上,針對X光高速探測器采集到的鋼絲繩芯輸送帶X光圖像特點,對圖像進行了相關預處理。其次,根據鋼絲繩芯輸送帶X光圖像的特點,設計了一種基于形態學的鋼絲繩芯輸送帶接頭圖像篩選算法。

利用形態學提取每張圖像中的接頭區域并通過計算此區域面積是否為0來判斷每張圖片中是否含有接頭信息,從而實現了對含接頭信息的鋼絲繩芯輸送帶圖像的篩選。然后在接頭圖像篩選的基礎上,設計了含接頭信息的鋼絲繩芯輸送帶圖像的拼接算法。通過實驗表明,該接頭圖像篩選以及拼接算法具有較高準確率。

針對惡劣工況環境下獲取的鋼絲繩芯輸送帶X光圖像,設計了一種基于Blob分析的接頭抽動檢測算法。利用Blob分析法,首先實現了對鋼絲繩芯輸送帶接頭X光圖像中各接頭分層區域的小外接矩形以及各層接頭空檔區域的提取,并根據小外接矩形以及接頭空檔區域信息分別獲取上下擬合直線以及各接頭空檔區域重心;接著在提取信息的基礎上,設計了接頭抽動距離和整體伸長量的計算算法以及接頭抽動質量評估方法。對此算法進行了實驗測試,實驗證明,該算法可檢測接頭抽動故障,為輸送帶安全運行提供了保障。

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