基于机器视觉的矿用输送带纵向撕裂检测系统设计

于晨晨

（中国矿业大学（北京），北京 100000）

受输送带材料性质和矿井下复杂环境影响，矿用输送机在生产过程中常因落料口物料卡堵、尖锐物体压迫、长时间跑偏或抽芯等情况发生输送带纵向撕裂的事故。造成大面积的输送带损坏，导致生产停滞，给企业带来严重的经济和财产损失[1]。本文利用机器视觉方法设计的井下检测系统，可实现对输送带表面情况的实时监控和检测。

1 机器视觉理论

机器视觉是一种利用光学元件、图像传感器等设备，自动对物体进行图像采集和相关处理的先进技术，其处理结果可以用于控制各种机械设备的工作情况。通俗来讲，机器视觉是用现代机器设备代替人的眼睛“观看”，并将“看到”的信息传递给代替人类大脑的处理设备，进行“思考”和加工处理。这样就可以在一些危险或者环境恶劣的工作环境中利用“人”的方式实现一些检测、识别、判断的功能[2]。与各种传统技术相比，机器视觉技术具有非接触、经济、灵活、可靠等优点。

典型的机器视觉系统通常由三部分组成：图像采集部分、图像处理部分、输出控制部分。其中图像采集部分主要用于获取目标物体图像，并交由图像处理部分进行后续操作。图像处理部分主要由计算机处理装置（通常为PC机或嵌入式系统），根据系统整体功能要求，对接收到的图像进行调整和处理，达到预期结果。输出控制部分可根据系统功能要求进行灵活组合，如加入控制平台、报警设备等，实现系统功能的多样化[3]。……