王志星 乔铁柱
(太原理工大学山西省测控技术与新型传感器工程技术研究中心,山西省太原市,030024)
带式输送机是煤矿生产中的主要设备,一旦发生故障,就会对井下工人的人身安全和煤矿的经济损失造成无法弥补的严重后果。其中,带式输送机胶带纵向撕裂是最常见的事故之一,因此有必要研究一套实时性强、检测率高的带式输送机胶带纵向撕裂在线检测系统。目前带式输送机胶带纵向撕裂检测方法主要有力学法、光电传感法、电磁法、X光法、机器视觉法等。力学法和光电传感法只有发生带式输送机胶带完全撕裂、有煤落下时才会触发,灵敏度较低;电磁法需要在带式输送机胶带中预埋线圈,此种方法会降低带式输送机胶带强度;X光法设备复杂,还可能会对人体产生健康方面的影响;机器视觉检测方法目前已被广泛应用于工业和农业检测等领域。
本文在前人研究的基础上,利用机器视觉的检测技术,开发基于NVIDIA GPU嵌入式平台的可见光CCD矿用带式输送机胶带纵向撕裂检测系统,经过图像采集、算法分析等步骤,获取相关特征信息进行纵向撕裂的判定,并发送到上位机数据库中,方便上位机远程在线监控井下带式输送机胶带的运行情况,若发现纵向撕裂故障,能够及时预警阻断纵向撕裂事故的进一步扩大,为煤矿安全方面提供有效措施。
带式输送机胶带发生纵向撕裂时,由于托辊的支撑作用,带式输送机胶带撕裂部位在垂直于运行方向上的曲率会发生明显变化。……