一种基于计算机视觉的皮带接头断裂检测方法及装置与流程

本发明涉及皮带故障检测领域，尤其涉及一种基于计算机视觉的皮带接头断裂检测方法及装置。

背景技术：

1、皮带输送机是现代工业和物流领域中不可或缺的传输设备。从制造业的生产线到机场、火车站的行李处理，再到矿业领域的物料运输，皮带输送机都扮演着至关重要的角色。随着技术的进步，这些输送机的设计、结构和功能都变得更加先进，但其核心组件——皮带及其接头仍然是其运行安全和效率的关键。

2、不同的皮带接头技术，如机械接法、冷粘结法和热流化法，都有其适用场景和优缺点。在一些特定的应用中，例如采掘工作面，机械接法因其简便和灵活性而受到欢迎，允许工作人员根据需要调整皮带的长度。然而，这种接头方式也可能导致皮带的弱点，因此需要更为精确的检测方法来确保其安全和稳定性。

3、现有的皮带损伤检测方案，大多是针对皮带表面的撕裂和磨损，而使用机械接法的皮带接头与皮带本身差异较大，应针对其特点做特殊处理。专利cn111999299a针对皮带的机械接法设计了一种检测方法，使用传统的计算机视觉技术，虽然在一定程度上能够发现断裂，但准确率较低，存在明显的局限性。

技术实现思路

1、为克服相关技术中存在的问题，本发明提供一种基于计算机视觉的皮带接头断裂检测方法及装置。

2、根据本发明实施例的第一方面，提供一种基于计算机视觉的皮带接头断裂检测方法，包括：

3、采集皮带接头处的图像；

4、使用预先训练的实例分割模型识别出所述图像中的皮带接头处的穿条和/或卡扣；

5、根据穿条和/或卡扣的分割结果判断是否发生皮带接头断裂。

6、进一步，所述根据穿条和/或卡扣的分割结果判断是否发生皮带接头断裂，具体包括：

7、根据穿条的分割结果判断是否发生穿条位移，和/或，根据卡扣的分割结果判断是否发生卡扣断裂，和/或，根据卡扣的分割结果判断是否发生卡扣缺失；

8、若发生穿条位移、卡扣断裂或卡扣缺失，则判断皮带接头断裂。

9、进一步，所述根据穿条的分割结果判断是否发生穿条位移，具体包括：

10、根据穿条的分割结果计算皮带接头两侧穿条的长度；

11、如果两侧穿条的长度差超过设定的阈值，则判断发生穿条位移。

12、进一步，所述根据卡扣的分割结果判断是否发生卡扣断裂，具体包括：

13、根据卡扣的分割结果计算相邻的上侧卡扣的下边缘坐标和下侧卡扣上边缘的纵坐标；

14、如果相邻的所述上侧卡扣的下边缘坐标小于或等于所述下侧卡扣上边缘的纵坐标，则判断发生卡扣断裂。

15、进一步，所述根据卡扣的分割结果判断是否发生卡扣缺失，具体包括：

16、根据卡扣的分割结果计算同侧相邻卡扣的间距；

17、如果所述同侧相邻卡扣的间距大于阈值，则判断发生卡扣缺失。

18、根据本发明实施例的第二方面，提供一种基于计算机视觉的皮带接头断裂检测装置，包括：

19、图像采集模块，用于采集皮带接头处的图像；

20、实例分割模块，用于使用预先训练的实例分割模型识别出所述图像中的皮带接头处的穿条和/或卡扣；

21、断裂检测模块，用于根据穿条和/或卡扣的分割结果判断是否发生皮带接头断裂。

22、进一步，所述断裂检测模块，具体包括：

23、第一检测单元，用于根据穿条的分割结果判断是否发生穿条位移；

24、第二检测单元，根据卡扣的分割结果判断是否发生卡扣断裂；

25、第三检测单元，用于根据卡扣的分割结果判断是否发生卡扣缺失；

26、判断单元，用于若所述第一检测单元判断发生穿条位移，或所述第二检测单元判断发生卡扣断裂，或所述第三检测单元判断发生卡扣缺失，则判断皮带接头断裂。

27、进一步，所述第一检测单元，具体用于：

28、根据穿条的分割结果计算皮带接头两侧穿条的长度；

29、如果两侧穿条的长度差超过设定的阈值，则判断发生穿条位移。

30、进一步，所述第二检测单元，具体用于：

31、根据卡扣的分割结果计算相邻的上侧卡扣的下边缘坐标和下侧卡扣上边缘的纵坐标；

32、如果相邻的所述上侧卡扣的下边缘坐标小于或等于所述下侧卡扣上边缘的纵坐标，则判断发生卡扣断裂。

33、进一步，所述第三检测单元，具体用于：

34、根据卡扣的分割结果计算同侧相邻卡扣的间距；

35、如果所述同侧相邻卡扣的间距大于阈值，则判断发生卡扣缺失。

36、本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

37、本发明针对机械接法的皮带接头，使用基于深度学习的实例分割模型提取卡扣和穿条特征，结合卡扣和穿条的几何位置关系与空间度量，设计了一种皮带接头断裂的检测方法，提高了检测的准确性，便于后续在检测到皮带接头轻微断裂时及时产生预警，避免发生更严重的事故。

38、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

技术特征：

1.一种基于计算机视觉的皮带接头断裂检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据穿条和/或卡扣的分割结果判断是否发生皮带接头断裂，具体包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据穿条的分割结果判断是否发生穿条位移，具体包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据卡扣的分割结果判断是否发生卡扣断裂，具体包括：

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据卡扣的分割结果判断是否发生卡扣缺失，具体包括：

6.一种基于计算机视觉的皮带接头断裂检测装置，其特征在于，包括：

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述断裂检测模块，具体包括：

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一检测单元，具体用于：

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第二检测单元，具体用于：

10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第三检测单元，具体用于：

技术总结
本发明是关于一种基于计算机视觉的皮带接头断裂检测方法及装置。该方法包括：采集皮带接头处的图像；使用预先训练的实例分割模型识别出所述图像中的皮带接头处的穿条和/或卡扣；根据穿条和/或卡扣的分割结果判断是否发生皮带接头断裂。本发明针对机械接法的皮带接头，使用基于深度学习的实例分割模型提取卡扣和穿条特征，结合卡扣和穿条的几何位置关系与空间度量，设计了一种皮带接头断裂的检测方法，提高了检测的准确性，便于后续在检测到皮带接头轻微断裂时及时产生预警，避免发生更严重的事故。

技术研发人员：任帅,李忠义,陈金菊,梁辉,刘志
受保护的技术使用者：精英数智科技股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/4/24