皮帶運輸機是一種使用帶無極運輸貨物和材料的機械，廣泛應(yīng)用于港口、電力、冶金等行業(yè)，具有使用方便、效率高、自動化程度和效率高的特點，對運輸煤礦石、鐵礦石和其他大宗商品、視頻、化肥和其他散裝材料起著非常重要的作用。其工作原理是當(dāng)驅(qū)動裝置帶動傳動滾筒回轉(zhuǎn)時，使得傳動滾動于膠帶之間產(chǎn)生摩擦力帶動皮帶運行，物料由給料裝置加到皮帶機上被運行的膠帶輸送到卸料裝置時被卸出。皮帶本身無動力，需要靠動力裝置提供的摩擦力使得皮帶按照既定的方向運動，其運行長度從幾米到幾千米不等。

在日常運行過程中，皮帶運輸機常常會出現(xiàn)各種故障問題，其中皮帶跑偏時非常常見和危害極高的故障。當(dāng)皮帶運行時，可能直接沖擊皮帶機反偏轉(zhuǎn)器，導(dǎo)致皮帶機運輸停止，不能正常運行，也有可能因為跑偏導(dǎo)致設(shè)備重要零部件的損壞，如滾輪的軸向負(fù)載顯著增加，對滾筒造成破壞。更嚴(yán)重的是，在皮帶機的運輸過程中，皮帶運行跑偏使得傳送的物料掉落至回程皮帶上，造成皮帶劃傷，撕裂等危害，影響皮帶設(shè)備的使用壽命。

目前針對皮帶跑偏這一現(xiàn)象的監(jiān)測設(shè)備大多是采用接觸開關(guān)或其他近距離測距裝置，因此每個托輥上都需要安裝相應(yīng)的檢測設(shè)備，并且很容易因為與皮帶產(chǎn)生摩擦導(dǎo)致設(shè)備損壞而無法正常工作，從而造成系統(tǒng)無法完全提前避免皮帶損傷，并且導(dǎo)致生產(chǎn)效率降低，維修成本較高，因此需要一套新的皮帶跑偏檢測裝置來對運行中的皮帶機進行監(jiān)測。

傳統(tǒng)檢測方式需要在每個托輥上安裝接近開關(guān)，在跑偏現(xiàn)象發(fā)生時，通過皮帶邊沿接觸接近開關(guān)而產(chǎn)生預(yù)警方式，該種方式雖然靈敏度高，但由于皮帶與開關(guān)經(jīng)常接觸容易導(dǎo)致接近開關(guān)損壞，而且一條線上往往需要成百上千個接近開關(guān)連接，因此安裝維護十分不便。

建設(shè)目標(biāo)

解決方案構(gòu)想：采用移動式線纜機器人上搭載的攝像頭實時監(jiān)測皮帶的運行狀態(tài)，通過軟件算法判斷皮帶邊沿與托輥最高點的距離，根據(jù)生產(chǎn)實際設(shè)定閾值，對發(fā)生的跑偏現(xiàn)象進行報警，報警信號通過工業(yè)通訊協(xié)議MobusTCP發(fā)送至PLC主控端，進行相應(yīng)的糾偏處理。

1) 建立實時監(jiān)測硬件平臺，采用監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)攝像機+移動線纜式機器人+遠(yuǎn)程圖像處理主機的形式;

2) 目標(biāo)檢測算法，對皮帶以及托輥進行識別，能根據(jù)兩者在圖像中的位置計算出皮帶邊沿距離托輥頂點的像素距離;

3) 皮帶跑偏報警算法，基于生成實際規(guī)則，設(shè)定適合的閾值，實時檢測皮帶的相對位置，對超過設(shè)定閾值的現(xiàn)象進行報警。

系統(tǒng)構(gòu)成

該圖像處理系統(tǒng)主要由網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控相機、軌道式機器人、圖像處理主機構(gòu)成，系統(tǒng)簡要示意圖如下：

攝像頭標(biāo)定

在圖像測量過程以及機器視覺應(yīng)用中，為確定空間物體表面某點的三維幾何位置與其在圖像中對應(yīng)點之間的相互關(guān)系，必須建立相機成像的幾何模型，這些幾何模型就是相機參數(shù)，相機標(biāo)定中所要確定的幾何模型參數(shù)分為內(nèi)參和外參，相機內(nèi)參的作用是確定相機從三維空間到二維圖像的投影關(guān)系，相機外參的作用是確定相機坐標(biāo)與世界坐標(biāo)系之間的相對位置關(guān)系，通過標(biāo)定確定圖像中的皮帶邊沿位置的變化量（像素）與實際度量（長度單位）的對應(yīng)關(guān)系，為算法執(zhí)行提供理論計算基礎(chǔ)。

圖像的幾何變換

為了更好的確定皮帶邊沿的位置信息，在對圖像進行各種算法處理之前要進行相應(yīng)的幾何變換，常用的幾何變換包括圖像平移、圖像的鏡像變換、圖像的轉(zhuǎn)置、圖像的縮放和旋轉(zhuǎn)、圖像ROI位置的選取，在對采集的圖像進行變換時，可以選取包含目標(biāo)位置的外接矩形框區(qū)域，減少其他區(qū)域?qū)δ繕?biāo)位置信息的干擾，加快每幀圖像的處理速度。

降噪與增強處理

由于皮帶運行在露天環(huán)境中，受光照變化影響較大，采集的圖像中容易產(chǎn)生許多不利于圖像處理的干擾物，因此需要對圖像將濾波處理，降低光線變化對圖片質(zhì)量的影響，同時使用合適的濾波算法，弱化皮帶周圍各部件的幾何特征，突出增強皮帶邊沿的幾何位置信息。

如下圖所示為采集到的皮帶的原始圖像：

對圖像進行濾波與增強處理后的效果如下圖所示：

皮帶邊沿幾何特征提?。?/p>

皮帶邊沿線與參考線特征提?。?/p>

皮帶邊沿幾何特征的檢測與提?。?/p>

根據(jù)皮帶運行過程的視頻進行分析，我們發(fā)現(xiàn)皮帶邊沿近似為一條直線，為一種比較適合檢測的幾何特征，我們采用適合的圖像處理算法，對預(yù)處理得到的ROI圖像進行直線特征檢測與提取，根據(jù)在ROI區(qū)域內(nèi)皮帶邊沿線的直線斜率與長度基本保持不變的特性對提取到的直線段進行篩選，然后對得到的特征進行擬合，根據(jù)擬合出來的直線，在檢測圖像中標(biāo)識出運行過程中皮帶邊沿線的位置。 在前期測試中，皮帶ROI區(qū)域如下圖所示：

對得到的ROI區(qū)域進行輪廓處理得到的輪廓特征如下圖所示：

根據(jù)篩選得到的直線，對直線進行擬合，求出直線的斜率與截距為后續(xù)測量皮帶邊沿與托輥最高點的位置做準(zhǔn)備。

皮帶跑偏狀態(tài)判斷

當(dāng)由于滾筒、托輥粘料或礦石分布不均勻等原因造成皮帶跑偏時，此時皮帶的一段朝著托輥方向運動，另一端則朝著最低點移動，此時兩側(cè)皮帶邊沿與托輥最高點的相對距離產(chǎn)生變化，通過圖像處理算法，實時檢測出一側(cè)皮帶的位置，然后與檢測出的托輥最高點位置結(jié)合，求皮帶邊沿到托輥最高點的像素距離，然后通過坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，得到實際的偏差距離，根據(jù)生產(chǎn)實際過程中，對于皮帶跑偏距離的閾值判斷，設(shè)定相應(yīng)的閾值條件，然后如果大于閾值，則說明皮帶開始跑偏，需要報警處理，如果小于閾值，則皮帶運行正常。

檢測托輥最高點過程示意圖如下：

最高點線段篩選結(jié)果示意圖：

包含最高點與皮帶邊沿線的示意圖：

通過計算沿著托輥外沿直線段的長度，并轉(zhuǎn)換為實際距離后與設(shè)定的閾值比較即可判斷皮帶此時是否跑偏。

產(chǎn)品運行案例：