X光的強(qiáng)力輸送帶鋼絲繩芯圖像處理與故障識(shí)別算法研究.pdf

1、目前，強(qiáng)力輸送帶已廣泛應(yīng)用于礦山、港口碼頭、發(fā)電廠、鋼廠、水泥廠等場(chǎng)所。隨著煤礦工業(yè)的發(fā)展，綜合機(jī)械化程度的不斷提高，生產(chǎn)能力的不斷增強(qiáng)，強(qiáng)力輸送帶已成為煤炭生產(chǎn)中的主要運(yùn)輸工具之一。強(qiáng)力輸送帶在長(zhǎng)期的使用過(guò)程中，由于負(fù)荷量的增加、障礙物的劃傷、老化及接頭硫化不規(guī)范等原因，會(huì)造成強(qiáng)力輸送帶鋼絲繩芯的劃傷、斷裂、銹蝕、鋼絲繩芯與膠帶的粘合力下降而脫膠等故障，這些故障得不到及時(shí)檢測(cè)和處理將會(huì)導(dǎo)致斷帶事故的發(fā)生，而造成停產(chǎn)、運(yùn)輸物料的損耗、設(shè)

2、備的損壞、巨大的經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡，嚴(yán)重影響安全生產(chǎn)。因此，需要研制一種強(qiáng)力輸送帶檢測(cè)系統(tǒng)。
　　 本文針對(duì)X光的強(qiáng)力輸送帶鋼絲繩芯圖像處理與故障識(shí)別算法進(jìn)行了研究。研究了鋼絲繩芯圖像的處理方法，采用直方圖均衡化、中值濾波等算法對(duì)鋼絲繩芯圖像處理，提高了圖像的質(zhì)量，為其故障識(shí)別奠定了基礎(chǔ)。研究了鋼絲繩芯圖像故障識(shí)別算法，提出了基于規(guī)則帶(RB，Regular Bands)和支持向量機(jī)(SVM，Support Vector Mac

3、hine)的鋼絲繩芯圖像故障識(shí)別算法。該算法是利用規(guī)則帶算法對(duì)處理后的鋼絲繩芯圖像進(jìn)行故障檢測(cè)，得到鋼絲繩芯故障圖像;再利用支持向量機(jī)算法對(duì)檢測(cè)的故障圖像進(jìn)行分類(lèi)，獲得分類(lèi)的故障圖像。在MATLAB環(huán)境下編寫(xiě)了算法的軟件，驗(yàn)證了算法的有效性和準(zhǔn)確性。采用了C＃語(yǔ)言編寫(xiě)了算法軟件，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明該算法能夠快速準(zhǔn)確地檢測(cè)鋼絲繩芯的故障圖像，并能夠?qū)ΤＲ?jiàn)的劃傷和斷裂兩類(lèi)故障進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)，檢測(cè)和分類(lèi)的準(zhǔn)確度高，適合鋼絲繩芯圖像的故障識(shí)別