本发明涉及皮带输送，特别涉及基于机器视觉与激光耦合的皮带裂纹及撕裂智能检测系统。
背景技术：
1、在工业生产中，皮带输送机是物料输送的核心设备，广泛应用于矿山、冶金、港口等领域。然而，皮带长期运行易出现裂纹、撕裂等故障，传统检测方式存在显著缺陷：
2、人工巡检效率低：依赖人工肉眼观察，主观性强，且无法实时监测，微小裂纹易被忽略。
3、单点检测局限性：传统传感器(如红外、超声)仅能检测局部损伤，无法覆盖皮带全表面。
4、误报率高：单一检测手段易受环境干扰(如粉尘、光照变化)，导致误判或漏判。
5、事故后果严重：皮带撕裂可能引发物料泄漏、设备停机甚至安全事故，造成巨大经济损失。
6、因此，亟需一种高效、精准、实时的皮带检测技术，以满足工业安全生产需求。
技术实现思路
1、本发明的目的在于至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供基于机器视觉与激光耦合的皮带裂纹及撕裂智能检测系统，能够解决人工巡检效率低、单点检测局限性的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于机器视觉与激光耦合的皮带裂纹及撕裂智能检测系统，包括视觉检测模块、图像处理流程模块、激光辅助检测模块、数据处理与控制模块，所述视觉检测模块包括，双视角线阵相机(相机1和相机2)、面阵监控相机(相机3)和智能光源系统；
3、图像处理流程模块，包括：多模态特征融合、动态阈值分割、形态学滤波、深度学习分类；
4、激光辅助检测模块，包括，激光阵列传感器；
5、数据处理与控制模块，包括，边缘计算单元、上位机系统、集成专家系统、预警与联动控制。
6、优选的，所述多模态特征融合：将彩色图像灰度化后，结合梯度幅值与方向特征进行边缘增强；
7、动态阈值分割：基于直方图均衡化与otsu算法的改进型自适应阈值分割，实现复杂背景下的裂纹特征提取；
8、形态学滤波：采用交替开闭运算消除噪声，通过骨架提取算法获取裂纹几何参数(长度、宽度、曲率)；
9、深度学习分类：引入yolov5s改进模型，实现裂纹/划痕的智能分类，准确率达98.7％。
10、优选的，所述激光阵列传感器：在皮带下方沿横向等距布置16组激光发射器与接收器，形成激光幕帘。
11、优选的，所述边缘计算单元：集成高性能gpu，实现图像实时处理(帧率≥25fps)，内置模糊逻辑控制器，动态调整相机曝光参数与光源强度；
12、上位机系统：采用c#开发的人机交互界面，实时显示皮带运行状态、检测结果及历史数据曲线；
13、集成专家系统，基于裂纹扩展模型预测剩余使用寿命；
14、预警与联动控制：三级报警机制(黄色预警、橙色警告、红色停机)，支持与plc系统联动，实现故障位置自动标记与皮带紧急制动。
15、优选的，所述双视角线阵相机(相机1和相机2)：采用高精度线阵相机，分别垂直安装于皮带两侧导轮旁，与皮带运行方向呈90°夹角，用于采集皮带侧面高清图像。
16、优选的，所述面阵监控相机(相机3)：部署于皮带下方托辊间隙处。
17、优选的，所述智能光源系统：包含环形led光源(相机1/2配套)和背向投射光源(相机3配套)，通过自适应调光算法消除环境光干扰。
18、优选的，所述光源系统：环形led光源(相机1和相机2)和背向投射光源(相机3)通过自适应调光消除环境光干扰。
19、优选的，所述激光检测模块：在皮带下方横向布置16组激光发射器与接收器，形成激光幕帘，监测矿渣掉落。
20、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
21、1、该基于机器视觉与激光耦合的皮带裂纹及撕裂智能检测系统，该系统自动化与智能化，降低运维成本，无人化检测：全流程自动化运行，减少人工巡检频次，节省人力成本50％以上；
22、自适应环境调节：智能光源系统根据环境光强动态调整参数，确保在0-10000lux光照范围内检测精度稳定；
23、预测性维护：基于裂纹扩展模型和数字孪生技术，预测皮带剩余使用寿命，优化维护计划，延长设备运行周期。
24、2、该基于机器视觉与激光耦合的皮带裂纹及撕裂智能检测系统，该系统能够实时监测与预警，减少事故风险，动态响应：系统以≥25fps的帧率实时处理图像，可在裂纹出现瞬间触发预警，提前60％发现潜在撕裂风险；
25、三级报警机制：通过黄色预警(裂纹预警)、橙色警告(裂纹扩展)、红色停机(撕裂确认)，为运维人员提供明确决策依据；
26、联动控制：与plc系统联动，自动标记故障位置并紧急制动，避免事故扩大化。
1.基于机器视觉与激光耦合的皮带裂纹及撕裂智能检测系统，包括视觉检测模块、图像处理流程模块、激光辅助检测模块、数据处理与控制模块，其特征在于：所述视觉检测模块包括，双视角线阵相机(相机1和相机2)、面阵监控相机(相机3)和智能光源系统；
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉与激光耦合的皮带裂纹及撕裂智能检测系统，其特征在于：所述多模态特征融合：将彩色图像灰度化后，结合梯度幅值与方向特征进行边缘增强；
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉与激光耦合的皮带裂纹及撕裂智能检测系统，其特征在于：所述激光阵列传感器：在皮带下方沿横向等距布置16组激光发射器与接收器，形成激光幕帘。
4.根据权利要求1所述的基于机器视觉与激光耦合的皮带裂纹及撕裂智能检测系统，其特征在于：所述边缘计算单元：集成高性能gpu，实现图像实时处理(帧率≥25fps)，内置模糊逻辑控制器，动态调整相机曝光参数与光源强度；
5.根据权利要求1所述的基于机器视觉与激光耦合的皮带裂纹及撕裂智能检测系统，其特征在于：所述双视角线阵相机(相机1和相机2)：采用高精度线阵相机，分别垂直安装于皮带两侧导轮旁，与皮带运行方向呈90°夹角，用于采集皮带侧面高清图像。
6.根据权利要求1所述的基于机器视觉与激光耦合的皮带裂纹及撕裂智能检测系统，其特征在于：所述面阵监控相机(相机3)：部署于皮带下方托辊间隙处。
7.根据权利要求1所述的基于机器视觉与激光耦合的皮带裂纹及撕裂智能检测系统，其特征在于：所述智能光源系统：包含环形led光源(相机1/2配套)和背向投射光源(相机3配套)，通过自适应调光算法消除环境光干扰。
8.根据权利要求1所述的基于机器视觉与激光耦合的皮带裂纹及撕裂智能检测系统，其特征在于：所述光源系统：环形led光源(相机1和相机2)和背向投射光源(相机3)通过自适应调光消除环境光干扰。
9.根据权利要求1所述的基于机器视觉与激光耦合的皮带裂纹及撕裂智能检测系统，其特征在于：所述激光检测模块：在皮带下方横向布置16组激光发射器与接收器，形成激光幕帘，监测矿渣掉落。