基于机器视觉的烟草输送机皮带跑偏识别方法研究  

作　　者：刘西尧 纪妙 陈恩博 余宝意 曾庆杰 李海生[2] 

机构地区：[1]湖北中烟工业有限责任公司武汉卷烟厂,湖北武汉430040 [2]中国矿业大学化工学院,江苏徐州221116

出　　处：《设备管理与维修》2024年第19期165-169,共5页Plant Maintenance Engineering

基　　金：中烟工业有限责任公司武汉卷烟厂科技创新项目“物流车间关键设备健康管理系统”(XX00Q2D22022YF022)。

摘　　要：为准确、快速识别烟草输送输送机皮带跑偏故障特征,建立皮带状态图像采集系统,开展光照系统设计和工业相机选型与标定,运用最大熵阈值分割法对皮带实时图像进行灰度化处理和图像分割,以获得皮带的图像轮廓特征。制定特征轮廓计算方法,基于斯皮尔曼相关系数对多项特征进行优化。实验结果表明,皮带实时图像特征轮廓清晰且准确,长度特征L_(L1)与L_(L4)、面积特征S_(L3)和S_(R3)的相关度最高,可以用于识别皮带运行故障状态,准确获得跑偏量数值,为带式输送机皮带跑偏检测提供了新的方法,对保障皮带稳定运行具有重要指导意义。

关 键 词：带式输送机 皮带跑偏 图像识别 

分 类 号：TS43[农业科学—烟草工业]