基于虚拟仪器的机器视觉技术在输送带纵向撕裂检测应用中的研究
随着我国煤炭生产能力不断提高，输煤速度逐渐高速化。大运量的带式输送机已经成为我国矿井运输的主要工具，因此输送带在矿井中的应用越来越广泛。输送带的纵向撕裂是带式输送机重大故障之一。由于带式输送机在煤矿几公里甚至十几公里的输送链中使用较多的是含有钢绳芯的输送带，采用这种类型的输送带后，其抗拉性能大大提高，但在抗撕裂性能上却没有得到改善。由于钢绳芯输送带单体长度较长，如果发生纵向撕裂不能及时发现，就有可能造成整条输送带报废，造成严重的事故和巨大的的经济损失。因此有必要对输送带纵向撕裂进行检测。本文分析了致使输送带产生纵向撕裂的原因以及一些已有的技术和方法，这些技术和方法中有接触式的和非接触式的之分，国内外研究不同步，国内落后于国外的研究水平。已有的这些技术和方法有的结构复杂，有的会引起误报，有的会损害输送带覆盖胶。现在一些高校和科研院所开始研究将机器视觉用于输送带纵向撕裂检测，机器视觉有非接触式、可以直观地得到撕裂图像的优点，其能实现最大限度地接近实时性检测和代替机械设备和人眼进行检测，可以极大地降低煤矿的经济损失和有效保障工作人员的安全。
近年来随着虚拟仪器技术的发展，其给仪器仪表领域带来了一次革命，其模块化硬件、便携式机箱都为输送带纵向撕裂检测的应用提供硬件支持。近20年来，虚拟仪器推出其相应的机器视觉技术，即NI机器视觉技术。本文就是应用NI机器视觉技术在实验室条件下对输送带纵向撕裂进行模拟检测，重点研究了由NI1764智能相机、NI PS-15电源、背光板光源、上位机组成的实验仿真机器视觉检测平台，这里的上位机由由NIPMA-1115便携式PXI LCD显示器和键盘附件和NI PXIe-1082配有交流的8槽3U PXIExpress机箱和NI PXIe-8133 PXI平台嵌入式控制器组成。该上位机性能稳定，抗干扰能力强，理论上适合用于煤矿复杂恶劣环境。本文也重点研究了虚拟仪器的机器视觉检测与特征提取方法。本文主要研究了使用NI VBAI编写输送带纵向撕裂仿真检测程序，运用NIVA编写纵向撕裂图像处理与分析程序。研究撕裂图像特征提取方法，提出基于广义霍夫变换的撕裂裂缝特征提取理论方法。通过实验和仿真检测，该平台能够较好地采集和处理图像，图像处理速度较快，处理效果也比较好，能够进行仿真报警和使带式输送机仿真停车。因此，将虚拟仪器的机器视觉技术应用于煤矿的输送带纵向撕裂检测有一定的理论性和可行性。
输送带;纵向撕裂;虚拟仪器;NI机器视觉;NI智能相机;特征提取
太原理工大学
硕士
测试计量技术及仪器
乔铁柱
2013
中文
TP391.41
84
2013-12-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）