帶式輸送機是煤炭生產過程中的一種重要的連續運輸設備，其價值約占輸送機價值的15%~50%。輸送帶是繼輪胎之后的第二大橡膠工業產品，據報道，我國已經成為全球第一大輸送帶生產和消費國，2008年輸送帶產量已經達到2.3億，約占全球輸送帶市場規模的1/3左右。由于運行環境的惡劣，輸送帶易發生劃傷、撕裂和跑偏等撕裂事故，不僅會造成經濟損失，還嚴重威脅企業的安全生產。

世界各國從上世紀70年代就開始了交代撕裂保護技術的研究，例如，嵌入法、側立法、超聲波掃描、X光探傷。但是這些方法都存在一定的局限性，或者是結構簡單，無法準確識別故障。這些方法只針對單一情況，缺乏綜合檢測能力。本文將嘗試將機器視覺技術引入膠帶撕裂檢測中，利用其精度高、速度快、非接觸性、可重復性動態測量等特點，從而研究一種新的撕裂檢測方法。利用該技術對輸送帶表面故障進行檢測不僅可以排除人為主觀因素的影響，還能夠對檢測的性能指標進行定量描述，降低人工檢測的勞動強度，提高檢測效率和精度。

檢測系統主要包括三部分：圖像采集系統、圖像處理系統、圖像分析系統和圖像識別系統。

首先第一步是用高動態范圍的工業相機拍下清晰圖片，然后將圖片傳送給圖像處理系統；而選擇什么樣的工業相機將直接關系到圖像采集的清晰度和對比度，從而影響到后續圖像分析和處理的效果。第二步，則用圖像處理軟件經過圖像預處理、圖像分割兩個階段，為后續處理提供理想的目標圖像。第三步，采用圖像分析和識別系統，倘若圖片中出現劃傷、撕裂等情況，則提醒。直接關系到交代撕裂檢測的正確性。

利用機器視覺技術對輸送帶進行狀態監測，可以及早發現輸送帶的潛在故障，并及時制止故障的蔓延，有利于提高企業生產的自動化水平。雖然基于機器視覺研究的輸送帶在線狀態監測還處于試驗研究階段，一些關鍵技術還待解決。不過機器視覺檢測技術依舊是目前的研究熱點。而利用最新的視覺技術進行使用技術開發室輸送帶視覺檢測技術的未來研究方向。

機器視覺檢測應用非常廣泛，除了本文中所提到的輸送帶檢測還包括水果等級分類、不批檢測等等。北京盈美智科技發展有限公司有多年機器視覺從事經驗看，更多檢測應用請關注我們的網站www.cnimage.com。聯系電話：18901085836。