技术特征：
1.基于计算机视觉的输煤皮带跑偏检测方法，包括：向输煤皮带的第一区域发射线性结构光，该线性结构光在所述第一区域形成第一光斑；实时采集所述第一区域的第一视频流；提取第一视频流中的第一图像帧，针对所述第一图像帧进行第一光斑特征提取；基于预设光斑图像与提取的第一光斑进行比较，判断输煤皮带是否发生扭转偏移。2.如权利要求1所述的方法，该方法还包括：向输煤皮带的第二区域发射相同的线性结构光，该线性结构光在第二区域形成第二光斑；实时采集所述第二区域的第二视频流；提取第二视频流中的第二图像帧，针对所述第二图像帧进行第二光斑特征提取；基于预设光斑图像与提取的第一光斑和/或第二光斑进行比较，判断输煤皮带是否发生扭转偏移。3.如权利要求1所述的方法，所述第一光斑与所述第二光斑均为依序排列的规则的几何形状。4.如权利要求1所述的方法，多个所述第一光斑与所述第二光斑的形状为圆形和/或方形，所述预设光斑图像为与之对应的几何形状。5.如权利要求1所述的方法，所述输煤皮带的包括中部的承载区和位于所述承载区两侧的非承载区，所述第一区域与所述第二区域位置相对且分别位于两侧的所述非承载区。6.如权利要求1所述的方法，在进行第一光斑特征或第二光斑特征提取时：将第一图像帧或第二图像帧转化为灰度图像；将转化为灰度图像的第一图像帧或第二图像帧进行叠加以获得叠加图像帧；针对叠加图像帧进行基于sobel算子的边缘检测，获得光斑边缘特征。7.如权利要求1所述的方法，所述预设光斑图像为几何线框图像，基于预设光斑图像与提取的第一光斑或第二光斑进行比较时，包括将光斑边缘特征与所述预设光斑图像进行比较以判断所述第一光斑或第二光斑发生畸变，如是，则判断输煤皮带发生扭转偏移。
技术总结
本公开涉及一种基于计算机视觉的输煤皮带跑偏检测方法，包括：向输煤皮带的第一区域发射线性结构光，该线性结构光在所述第一区域形成第一光斑；实时采集所述第一区域的第一视频流；提取第一视频流中的第一图像帧，针对所述第一图像帧进行第一光斑特征提取；基于预设光斑图像与提取的第一光斑进行比较，判断输煤皮带是否发生扭转偏移。本发明提供的基于计算机视觉的输煤皮带跑偏检测方法，可在输煤皮带的两侧边缘处形成线性结构光，进而通过摄像头采集光斑区域的视频流，对该视频流进行分析，同时通过比较预设光斑图像与采集到的光斑图像，如果发生畸变，即可判断输煤皮带发生扭转跑偏。该方法相对于传感器方案，易于部署，且维护成本较低。护成本较低。护成本较低。
技术研发人员：赵霞 孙晓刚 罗凯 刘鹏飞 张南 刘崇 高越
受保护的技术使用者：北京华能新锐控制技术有限公司
技术研发日：2021.11.10
技术公布日：2022/2/28