文献类型：期刊文章

作　　者：王福斌[1,2] 孙海洋[1] TU Paul[2]

WANG Fubin;SUN Haiyang;TU Paul(School of Electrical Engineering,North China University of Science and Technology, Tangshan,Hebei,063009;Department of Mechanical and Manufacturing Engineering,University of Calgary, AB Canada,T2N1N4)

机构地区：[1]华北理工大学电气工程学院,唐山063009 [2]卡尔加里大学机械制造工程系

出　　处：《中国机械工程》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(71601039)

年　　份：2019

卷　　号：30

期　　号：4

起止页码：455-460

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出了基于视觉的皮带撕裂监测方法,并构建了皮带撕裂视觉监控系统。针对皮带输送机运行过程中由于干扰导致的图像退化,采用维纳滤波方法实现了退化图像的复原。为实时识别高速运动的皮带裂纹,采用CamShift算法对快速移动的皮带裂纹序列目标图像进行跟踪与捕捉。采用Canny算子对皮带裂纹进行边缘提取,并通过增加一个δ值,使检测到的裂纹边缘向外扩张,从而增加检测到的皮带裂纹权重,获得鲁棒性更高的边缘检测效果。最后,构建了SVM皮带裂纹预报模型,以皮带裂纹图像的像素面积及长宽比几何特征量作为模型输入量,对皮带裂纹状态进行预报。实验表明,提出的皮带撕裂检测方法是有效的。

关 键 词：皮带撕裂  图像分割 Canny边缘提取  支持向量机 裂纹识别  

分 类 号：TP242.3]