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    基于機器視覺的傳送帶縱向撕裂檢測系統(tǒng)設計

    2016-03-13 05:58:07張一楊
    現(xiàn)代商貿工業(yè) 2016年34期
    關鍵詞:傳送帶攝像機灰度

    張一楊

    (唐山學院智能與信息工程學院,河北 唐山063000)

    1 引言

    隨著社會的發(fā)展,對能源的需求越來越大,煤炭是支撐我們生活所需的主要能源之一,我國的煤炭儲備量較大,采集和運輸時,需要提高采集運輸設備的自動化水平,以增加煤炭資源的日產量。由于煤炭的運輸環(huán)境復雜,運輸距離較遠,我國使用較多的是帶式傳送機,傳送帶是帶式傳送機的主要功能核心設備,其質量直接決定煤炭運輸工作的質量,傳送帶一旦發(fā)生撕裂,將帶來不可估計的損失,所以解決傳送帶的縱向撕裂的問題對于減少煤炭運輸中的損失具有重要的意義。

    傳送目前關于傳送帶撕裂自動檢測的方法按照接觸方式類型不同分為兩種方式,分別是接觸式和非接觸式。利用稱重傳感器、壓敏電阻等傳感器件的屬于接觸式檢測系統(tǒng);利用超聲波、X光等無線檢測的屬于非接觸式檢測系統(tǒng)。國內外對傳送帶縱向撕裂自動檢測方法的研究,早期多采用接觸式,這種檢測系統(tǒng)實時性較強,但由于可靠性較差,經常出現(xiàn)誤報或漏報的現(xiàn)象,所以目非接觸式檢測方法的研究較多。

    本文采用CCD攝像機采集傳送帶圖像,利用數(shù)字圖像處理技術對圖像進行預處理,特征提取,達到檢測和識別傳送帶撕裂故障的目的,提高煤炭生產中運輸過程的可靠性。

    2 系統(tǒng)工作原理

    將CCD攝像機安裝在下方,利用光源以一定角度照射為輸送帶表面加光,CCD相機采集傳送帶圖像并將圖像傳送到上位機,利用上位機中運行的圖像檢測軟件對采集到的傳送帶圖像信號進行處理和識別,包括傳送帶圖像的灰度化、傳送帶圖像的濾波、傳送帶圖像的分割和傳送帶撕裂圖像的特征提取及識別。

    圖1 檢測系統(tǒng)原理圖

    圖像識別過程通過在預處理和圖像分割的基礎上提取到撕裂圖像的特征量,最終達到撕裂圖像識別的目的。

    3 圖像預處理

    由于煤炭運輸環(huán)境的特殊性,CCD攝像機采集到的圖像質量較低,為了能夠有效的將縱向撕裂圖像和傳送帶圖像分離,結合各種噪聲、煤塵、抖動、光照等干擾因素,需要對采集到的傳送帶圖像進行預處理,為后續(xù)圖像處理和特征提取及識別打下基礎。

    3.1 彩色圖像灰度化

    為了便簡便圖像運算,提高系統(tǒng)運行的實時度,需要將采集到的圖像轉換為灰度圖像。

    圖2 灰度圖

    3.2 圖像的平滑

    由于傳送帶在傳送煤炭的過程中,CCD攝像機安裝在傳送帶的下方,由于煤炭運環(huán)境十分惡劣,煤塵較多,采集到的圖像中出現(xiàn)粉塵顆粒、鏡頭斑點以及產生多余的點和線,主要表現(xiàn)為孤立的群點和孤立線。另外,由于系統(tǒng)檢測距離遠,在CCD傳感器、傳輸信道以及圖像解碼過程中會產生黑白相間的亮暗點。

    圖像平滑的是為了減少圖像噪聲。圖像噪聲來自于多方面,有系統(tǒng)外部干擾,也有系統(tǒng)內部的干擾,如攝像機的熱噪聲等。圖像平滑算法包括空域法和頻域法兩種,工程中要求實時性較強,所以常用空域法。常用的空域法濾波有鄰域平均法、中值濾波等,前者濾波后往往丟失圖像的邊緣信息,后者可以有效地濾除噪聲,又對圖像的邊緣有較好的保護。中值濾波是按照像素值的大小進行排序,生成單調上升(或下降)的為二維數(shù)據(jù)序列。二維中值濾波輸出為:

    g(x,y)=med{ f( x-k,y-l),(k,l∈w)}其中,f(x,y),g(x,y)分別為原始圖像和處理后圖像。W為二維模板,通常為2?2,3?3區(qū)域,也可以是不同的形狀,如線狀,圓形,十字形,圓環(huán)形等。

    圖3 中值濾波

    3.3 圖像分割

    圖像的分割處理就是將目標圖像和背景圖像用不同的值表示,即圖像上的像素點的灰度置為0或255。二值化后的圖像數(shù)據(jù)量較小便于運算、圖像的構成比較簡單,可對其進行進一步濾波,有效的去除圖像中的主要噪聲。圖像分割的方法有很多,常見的包括雙峰法、迭代法、最大類間方差法等,本文采用迭代法進行閾值分割。迭代算法是基于逼近的思想,其主要步驟如下:

    (1)選擇一個初始估計閾值T(圖像的平均灰度)。

    (2)用閾值T對圖像進行分割,產生兩組像素:M1由灰度值大于T的像素組成,M2由小于等于T像素組成。

    (3)計算M1和M2的灰度平均值k1和k2。

    (4)計算一個新的閾值:T=(k1+k2)/2。

    (5)重復步驟2和4,直到連續(xù)迭代中的T值間的差小于一個預定義參數(shù)為止。然后再用閾值分割對圖像進行分割得到二值灰度圖像。效果如圖4所示。

    圖4 迭代法閾值分割

    3.4 計算裂紋特征量

    經過圖像分割后,獲得檢測所需目標區(qū)域,利用模式識別方法提取目標區(qū)域的特征。本文在對縱向撕裂裂紋采用提取目標圖像面積作為特征量。區(qū)域面積的定義如下:

    其中,當該像素在形狀范圍內,即 (x,y)∈S,I(x ,y)=1而其他情況下為0;ΔA為一個像素的大小。計算縱向撕裂裂紋區(qū)域面積,其實質為計算圖像中像素值為1的像素的數(shù)目。以特征圖像的面積為特征量進行傳送帶撕裂圖像的識別。

    4 總結

    本文以工業(yè)生產中煤炭傳送為背景,總結了傳送帶縱向撕裂故障產生的原因,比較了國內外針對傳送帶縱向撕裂的自動檢測方法,結合數(shù)字圖像處理技術對傳送帶縱向撕裂在線檢測系統(tǒng)的總結構和原理進行了研究和設計,根據(jù)實驗結果確定了傳送帶圖像預處理方法和特征提取及識別方法,利用CCD工業(yè)攝像機采集傳送帶圖像,經過圖像的灰度化,中值濾波以及迭代法閾值分割得到了黑白二值圖像,以撕裂圖像的面積作為特征量,最后計算目標圖像面積實現(xiàn)縱向撕裂圖像識別和報警的功能。

    [1]張安寧,孫宇坤,尹中會.帶式輸送機防縱撕保護研究現(xiàn)狀及趨勢[J].煤炭科學技術,2007,35(12):77-79.

    [2]張毛女等.一種基于邊緣檢測的改進的中值濾波去噪方法[J].計算機與現(xiàn)代化,2011,(3):38-41.

    [3]趙彥玲.基于圖像技術的鋼球表面缺陷分析與識別[D].哈爾濱:哈爾濱理工大學,2008.

    [4]李學偉.基于圖像處理和識別技術的彩色印品質量檢測系統(tǒng)研究[D].淄博:山東理工大學,2006.

    [5]吳鳳和.基于計算機視覺測量技術的圖像輪廓提取方法研究[J].計量學報,2007,(1).

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