基于LabVIEW的輸送帶縱向撕裂視覺在線檢測算法研究與系統(tǒng)實現(xiàn).pdf

1、帶式運輸機具有成本低，通用性強，運輸距離長，連續(xù)性好，運力大和易于集成等特點，被廣泛應(yīng)用于礦山、物流、冶金等國民經(jīng)濟的各行各業(yè)。尤其是在煤礦，膠帶運輸機是關(guān)乎正常生產(chǎn)任務(wù)和井下生命安全的關(guān)鍵機電設(shè)備。但由于其較大的工作負(fù)荷和運輸距離長的特點而帶來的保護困難，輸送機膠帶（皮帶）常因堆疊、卡壓、摩擦、鋼絲繩抽芯等原因而產(chǎn)生撕裂。因膠帶運輸機的運行特性，膠帶撕裂的特征大部分為縱向撕裂。而一旦縱向撕裂發(fā)生，在膠帶快速運行的狀態(tài)下如停車不及時，撕

2、裂情況可能會快速延伸擴張。由于輸送機的膠帶成本占比較高，更換撕裂皮帶也會帶來不菲的維修費用，加上皮帶機故障對生產(chǎn)的影響，縱向撕裂帶來的直接和間接經(jīng)濟損失嚴(yán)重。故膠帶輸送機膠帶的縱向撕裂檢測具有重要的意義?，F(xiàn)有的撕裂檢測技術(shù)多少存在成本高、準(zhǔn)確率低、誤報、環(huán)境要求高和可靠性不好等問題，故現(xiàn)在缺乏能應(yīng)用于生產(chǎn)實際的成熟技術(shù)。本文借鑒機器視覺技術(shù)，采用圖像檢測的方法對縱向撕裂進行檢測，開發(fā)了測試軟件，并且搭建了硬件系統(tǒng)。該方法具有實時、無損、

3、成本低和準(zhǔn)確率高等優(yōu)點，能夠有效的完成撕裂檢測的任務(wù)。
　　 本課題完成的主要工作有:
　　 1、分析了膠帶撕裂的主要原因，在對現(xiàn)有的撕裂檢測技術(shù)優(yōu)缺點對比的基礎(chǔ)上選擇了以視覺檢測技術(shù)為基礎(chǔ)的檢測方法;
　　 2、搭建實驗平臺，以真實撕裂圖片為研究對象，用MATLAB為工具對比了圖像的預(yù)處理、圖像增強、圖像分割等圖像處理技術(shù)中的各種常用算法的效果，驗證了其在撕裂檢測應(yīng)用中的有效性，并選擇出最優(yōu)的圖像處理流程組合，

4、最后提出圖像識別和撕裂判斷的思路和方法，完成了算法的研究;
　　 3、選用工業(yè)CCD灰度相機采集圖像，IEEE1394標(biāo)準(zhǔn)接口和光纖實現(xiàn)圖像信號的遠(yuǎn)距離傳輸，并用高性能1394圖像采集卡采集圖像信號，PLC電控系統(tǒng)實現(xiàn)控制和報警，完成了系統(tǒng)硬件平臺的搭建和選型;
　　 4、運用OPC技術(shù)和DataSocket技術(shù)解決了上位機軟件與控制報警PLC的通訊問題;
　　 5、以LabVIEW作為上位機，利用LabVIEW

5、中的IMAQ vision圖像處理Ⅵ庫編寫了機器視覺測試平臺軟件，軟件能夠采集圖像，包含圖像濾波、邊緣檢測和形態(tài)學(xué)檢測等常用的圖像處理功能，并實現(xiàn)了閾值報警和實時性檢測等功能;
　　 6、進行了一次現(xiàn)場實驗，提出了系統(tǒng)在實際應(yīng)用中的問題和改進方向。
　　 本課題的研究以實驗論證和新方法探索相結(jié)合的方式開展，過程中所有的實驗和測試均用真實采集到的撕裂膠帶圖片作為研究對象，處理算法和結(jié)果數(shù)據(jù)真實可靠，具有較強的參考價值。在圖

6、像增強領(lǐng)域，作者經(jīng)過探索和思考，提出了利用形態(tài)學(xué)去背景干擾以突出有效特征的算法;在圖像識別部分將形態(tài)學(xué)細(xì)化處理方法引入以識別裂紋骨架特征;以及思考提出了對圖像增強要求較低的套模法裂紋識別方法等;文章在包括之上所指出的方法在內(nèi)的多處地方都體現(xiàn)出創(chuàng)新性。在每一項對比實驗的開展、驗證實驗的設(shè)計和現(xiàn)場實驗的實施，以及問題的提出、解決等課題進行的每一個過程中，也都凝聚著作者思考的結(jié)晶。本系統(tǒng)實現(xiàn)基礎(chǔ)好，可實現(xiàn)膠帶運輸機膠帶的在線無損檢測，在實驗過