【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及圖像處理，具體涉及一種洗煤廠皮帶跑偏監測及保護系統。
技術介紹
1、洗煤廠皮帶發生跑偏會引起物料傾灑、帶邊破損、皮帶壽命縮短等問題，因此，需要監測洗煤廠皮帶的狀態。引起皮帶跑偏的原因有很多種，其中影響最為嚴重的是皮帶上承載煤炭分布不均勻，造成皮帶受力不均勻引發皮帶跑偏，所以需要監測皮帶上承載的煤炭的分布是否均勻。
2、監測皮帶上承載的煤炭的分布情況主要是根據煤炭的分布邊緣來判斷，在獲取煤炭的分布邊緣時，細小的煤塊以及皮帶的劃痕會影響煤炭的分布邊緣的準確性，進而導致無法準確的獲取皮帶上承載的煤炭的分布情況，不能及時發現由于煤炭分布不均勻引起皮帶發生跑偏的情況。
技術實現思路
1、為了解決上述問題，本專利技術提供一種洗煤廠皮帶跑偏監測及保護系統，所述系統包括：
2、圖像采集模塊，用于采集皮帶運輸圖像；
3、初始分割閾值獲取模塊，用于根據皮帶運輸圖像中每個局部區域的灰度值的分布，獲得初始分割閾值；
4、最優分割閾值獲取模塊，用于計算每個局部區域在每種分割閾值下的特征敏感度，根據特征敏感度獲得每個局部區域的最優分割閾值；
5、煤炭分布判斷模塊，用于根據每個局部區域的最優分割閾值獲得皮帶運輸圖像的二值圖像，根據二值圖像獲得煤炭分布邊緣基準線，根據煤炭分布邊緣基準線判斷皮帶運輸圖像中煤炭的分布是否均勻。
6、進一步地，所述初始分割閾值的計算公式如下：式中，表示初始分割閾值，h表示灰度值，n表示皮帶運輸圖像中局
7、進一步地，所述局部區域的重要度的獲取方法具體如下：
8、將梯度幅值大于預設閾值y的像素點作為高亮像素點；將每個局部區域中所有高亮像素點的灰度值的均值與信息熵的比值進行線性歸一化后的結果，記為每個局部區域的重要度。
9、進一步地，所述每個局部區域在每種分割閾值下的特征敏感度的計算公式如下：
10、式中，表示局部區域在分割閾值下的特征敏感度，表示局部區域中連通域的數量，表示第j個連通域的特征權重，表示第j個連通域的主方向，d表示角度經驗值，表示以自然常數為底的對數函數。
11、進一步地，所述連通域的特征權重的計算公式如下：
12、式中，表示第j個連通域的幾何中心與第j個連通域的第一鄰域連通域的幾何中心的連線與水平方向的夾角，表示第j個連通域的幾何中心與第j個連通域的第二鄰域連通域的幾何中心的連線與水平方向的夾角，第j個連通域的第一鄰域連通域和第二鄰域連通域是與第j個連通域的距離最遠的兩個連通域。
13、進一步地，所述連通域和連通域的主方向的獲取方法具體如下：
14、根據初始分割閾值h對局部區域進行閾值分割，獲得二值圖像，對其中標記為1的所有像素點進行連通域分析，獲得每個局部區域中的若干個連通域；
15、獲得每個連通域的幾何中心，將每個高亮像素點與幾何中心的連線和水平方向的夾角，作為每個高亮像素點的方向，將所有高亮像素點的方向的平均值作為連通域的主方向。
16、進一步地，所述獲得每個局部區域的最優分割閾值，包括的具體步驟如下：
17、計算局部區域在初始分割閾值h下的特征敏感度：如果局部區域在初始分割閾值下的特征敏感度大于預設敏感度閾值b，則局部區域在初始分割閾值下的特征敏感度達到高敏感要求，此時將初始分割閾值作為局部區域的最優分割閾值；
18、如果局部區域在初始分割閾值下的特征敏感度小于等于預設敏感度閾值b，計算局部區域在分割閾值h-1(h表示初始分割閾值)下的特征敏感度，如果局部區域在分割閾值h-1下的特征敏感度大于預設敏感度閾值b，則局部區域在分割閾值h-1下的特征敏感度達到高敏感要求，此時將分割閾值h-1作為局部區域的最優分割閾值；
19、如果局部區域在分割閾值h-1下的特征敏感度小于等于預設敏感度閾值b，計算局部區域在分割閾值h+1下的特征敏感度，如果局部區域在分割閾值h+1下的特征敏感度大于預設敏感度閾值b，則局部區域在分割閾值h+1下的特征敏感度達到高敏感要求，此時將分割閾值h+1作為局部區域的最優分割閾值；
20、如果局部區域在分割閾值h+1下的特征敏感度小于等于預設敏感度閾值b，計算局部區域在分割閾值h-2下的特征敏感度，如果局部區域在分割閾值h-2下的特征敏感度大于預設敏感度閾值b，則局部區域在分割閾值h-2下的特征敏感度達到高敏感要求，此時將分割閾值h-2作為局部區域的最優分割閾值；
21、如果局部區域在分割閾值h-2下的特征敏感度小于等于預設敏感度閾值b，計算局部區域在分割閾值h+2下的特征敏感度，如果局部區域在分割閾值h+2下的特征敏感度大于預設敏感度閾值b，則局部區域在分割閾值h+2下的特征敏感度達到高敏感要求，此時將分割閾值h+2作為局部區域的最優分割閾值；
22、以此類推，直到獲得局部區域的最優分割閾值。
23、進一步地，所述根據每個局部區域的最優分割閾值獲得皮帶運輸圖像的二值圖像，包括的具體步驟如下：
24、根據每個局部區域的最優分割閾值對每個局部區域進行閾值分割，獲得所有局部區域的二值圖像，所有局部區域的二值圖像組成皮帶運輸圖像的二值圖像。
25、進一步地，所述根據二值圖像獲得煤炭分布邊緣基準線，包括的具體步驟如下：
26、對皮帶運輸圖像的二值圖像進行霍夫直線檢測，將角度在[d-5,d+5]范圍內的所有直線中，投票率最大的直線作為煤炭分布邊緣基準線，d表示角度經驗值。
27、進一步地，所述根據煤炭分布邊緣基準線判斷皮帶運輸圖像中煤炭的分布是否均勻，包括的具體步驟如下：
28、對皮帶運輸圖像的二值圖像進行連通域分析，獲得所有連通域；將與煤炭分布邊緣基準線上的像素點屬于同一連通域的像素點作為煤炭邊緣像素點，計算所有煤炭邊緣像素點到煤炭分布邊緣基準線的距離的均值，如果大于預設距離閾值x，則皮帶運輸圖像中煤炭的分布不均勻。
29、本專利技術的技術方案的有益效果是：本專利技術通過自適應獲得每個局部區域的最優分割閾值，根據每個局部區域的最優分割閾值獲得皮帶運輸圖像的二值圖像，根據二值圖像獲得煤炭分布邊緣基準線，根據煤炭分布邊緣基準線判斷皮帶運輸圖像中煤炭的分布是否均勻，能夠去除細小的煤塊以及皮帶的劃痕的影響，準確的獲取皮帶上承載的煤炭的分布情況，及時發現由于煤炭分布不均勻引起皮帶發生跑偏的情況。
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1.一種洗煤廠皮帶跑偏監測及保護系統，其特征在于，所述系統包括：
2.根據權利要求1所述的一種洗煤廠皮帶跑偏監測及保護系統，其特征在于，所述初始分割閾值的計算公式如下：式中，表示初始分割閾值，h表示灰度值，N表示皮帶運輸圖像中局部區域的數量，表示第i個局部區域的重要度，表示第i個局部區域中灰度值h的頻率，示第i個局部區域中灰度值h調整后的頻率。
3.根據權利要求2所述的一種洗煤廠皮帶跑偏監測及保護系統，其特征在于，所述局部區域的重要度的獲取方法具體如下：
4.根據權利要求1所述的一種洗煤廠皮帶跑偏監測及保護系統，其特征在于，所述每個局部區域在每種分割閾值下的特征敏感度的計算公式如下：式中，表示局部區域在分割閾值下的特征敏感度，表示局部區域中連通域的數量，表示第j個連通域的特征權重，表示第j個連通域的主方向，d表示角度經驗值，表示以自然常數為底的對數函數。
5.根據權利要求4所述的一種洗煤廠皮帶跑偏監測及保護系統，其特征在于，所述連通域的特征權重的計算公式如下：式中，表示第j個連通域的幾何中心與第j個連通域的第一鄰域連通域的幾何中心的
6.根據權利要求4所述的一種洗煤廠皮帶跑偏監測及保護系統，其特征在于，所述連通域和連通域的主方向的獲取方法具體如下：
7.根據權利要求1所述的一種洗煤廠皮帶跑偏監測及保護系統，其特征在于，所述獲得每個局部區域的最優分割閾值，包括的具體步驟如下：
8.根據權利要求1所述的一種洗煤廠皮帶跑偏監測及保護系統，其特征在于，所述根據每個局部區域的最優分割閾值獲得皮帶運輸圖像的二值圖像，包括的具體步驟如下：
9.根據權利要求1所述的一種洗煤廠皮帶跑偏監測及保護系統，其特征在于，所述根據二值圖像獲得煤炭分布邊緣基準線，包括的具體步驟如下：
10.根據權利要求1所述的一種洗煤廠皮帶跑偏監測及保護系統，其特征在于，所述根據煤炭分布邊緣基準線判斷皮帶運輸圖像中煤炭的分布是否均勻，包括的具體步驟如下：
...【技術特征摘要】
1.一種洗煤廠皮帶跑偏監測及保護系統，其特征在于，所述系統包括：
2.根據權利要求1所述的一種洗煤廠皮帶跑偏監測及保護系統，其特征在于，所述初始分割閾值的計算公式如下：式中，表示初始分割閾值，h表示灰度值，n表示皮帶運輸圖像中局部區域的數量，表示第i個局部區域的重要度，表示第i個局部區域中灰度值h的頻率，示第i個局部區域中灰度值h調整后的頻率。
3.根據權利要求2所述的一種洗煤廠皮帶跑偏監測及保護系統，其特征在于，所述局部區域的重要度的獲取方法具體如下：
4.根據權利要求1所述的一種洗煤廠皮帶跑偏監測及保護系統，其特征在于，所述每個局部區域在每種分割閾值下的特征敏感度的計算公式如下：式中，表示局部區域在分割閾值下的特征敏感度，表示局部區域中連通域的數量，表示第j個連通域的特征權重，表示第j個連通域的主方向，d表示角度經驗值，表示以自然常數為底的對數函數。
5.根據權利要求4所述的一種洗煤廠皮帶跑偏監測及保護系統，其特征在于，所述連通域的特征權重的計算公式如下：式中，表示第j個連通域的幾何中心與第j個連通域的第...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉甜，梁立博，楊旭，韓沖沖，韓峰，
申請(專利權)人：海納美騰智能制造山東有限公司，
類型：發明
國別省市：
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