本文選題：皮帶裂紋檢測　切入點：數(shù)字圖像處理　出處：《遼寧科技大學》2015年碩士論文

【摘要】：膠帶式輸送機是許多大型煤礦廣泛使用的輸煤設(shè)備,其傳送皮帶是最重要的煤炭承載體,傳送皮帶一旦發(fā)生撕裂不僅會給安全生產(chǎn)帶來極大威脅,而且會給生產(chǎn)單位帶來巨大的經(jīng)濟損失。因此,提前預防傳送皮帶撕裂,檢測傳送皮帶上出現(xiàn)的細小裂紋,具有重要的理論和實際工程意義。本文在分析了煤炭傳送皮帶的實際應(yīng)用環(huán)境的基礎(chǔ)上,根據(jù)物理學中漫反射原理,構(gòu)造了傳送皮帶裂紋檢測的整體結(jié)構(gòu),并根據(jù)工程需要選擇了一款合適的CCD攝像機,并對圖像進行了標定。針對傳送皮帶裂紋圖像對比度低、存在噪聲干擾等問題,先對采集到的裂紋圖像進行圖像增強處理。在此基礎(chǔ)上,提出一種基于改進猴王遺傳算法的Otsu圖像分割算法,與基于遺傳算法的Otsu分割方法相比,不僅縮短了算法的運行時間,并且很好的把裂紋從背景中分割出來。針對圖像分割后裂紋圖像可能存在孤立點和不連通的情況,利用數(shù)學形態(tài)學原理,構(gòu)造菱形結(jié)構(gòu)元素,該方法有效的消除掉了孤立點,并且使裂紋不連通的區(qū)域連通起來。裂紋圖像本身可能存在交疊的情況,構(gòu)造橫向和縱向結(jié)構(gòu)元素,很好的把交疊裂紋分割成橫向和縱向裂紋,方便了特征提取時對幾何參數(shù)的計算。對裂紋進行特征提取和識別時,先用骨架提取方法對裂紋圖像進行細化,然后計算裂紋的長度和寬度,利用逐像素方法提取求出裂紋的面積和周長,最后根據(jù)圓形度準則判斷是否為裂紋。
[Abstract]:Belt conveyor is widely used in many large-scale coal mine coal handling equipment, the conveyor belt is the most important coal bearing body, transmission belt once the tear will not only bring great threat to the safety in production, and will bring huge economic losses to the production units. Therefore, the prevention of transmission belt tearing in advance, small crack detection conveyor that has important theoretical and practical significance. Based on the analysis of the coal conveyor belt's practical application environment, based on the reflection of physics principle, structure of the overall structure of the transmission belt crack detection, and according to the engineering needs to choose a suitable CCD camera, and the image is calibrated. The conveyor belt crack image with low contrast, noise and other issues, to crack the collected images to enhance the image. On this basis, put forward An improved Otsu algorithm for image segmentation based on genetic algorithm, the monkey king, compared with the segmentation method based on genetic algorithm Otsu, not only shorten the running time of the algorithm, and put a good crack separated from the background. According to the image segmentation after the crack image may exist outliers and disconnected, using the principle of mathematical morphology. Structure of diamond structure elements, the method can eliminate the outliers, and the crack connected region connected together. The crack image itself may overlap, structure of transverse and longitudinal structural elements, good to the overlapping crack is divided into horizontal and vertical crack, calculation of the geometric parameters of the convenient features extraction. Feature extraction and recognition of the crack, first use the skeleton extraction method to refine the crack image, and then calculate the crack length and width, by using pixel method The area and perimeter of the crack are obtained, and the crack is judged according to the circle degree criterion.

【學位授予單位】：遼寧科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TD528.1

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 趙晶;戴波;;小波分析在管道超聲裂紋檢測中的應(yīng)用[J];北京石油化工學院學報;2008年01期

2 陳元琰,姜穎軍,王強;玻璃瓶口裂紋檢測的簡易判斷法[J];廣西師范大學學報(自然科學版);2001年03期

3 李培玉;張志欣;董月;;基于圖像特征的板坯表面裂紋檢測方法[J];鋼鐵研究學報;2013年08期

4 彭光俊;趙志;;粉末冶金制件裂紋檢測技術(shù)[J];無損探傷;2006年02期

5 杜金強;何宇廷;李培源;;矩形柔性渦流陣列傳感器裂紋檢測研究[J];傳感器與微系統(tǒng);2014年05期

6 周高峰,曹巨江;陶瓷制品裂紋檢測系統(tǒng)的研究[J];機械設(shè)計與制造;2005年10期

7 ;轉(zhuǎn)軸裂紋檢測及壽命預測技術(shù)研究[J];機械工業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略與科技管理;1997年03期

8 王偉;潘曉明;張永生;;電磁超聲技術(shù)在變電站GIS管道裂紋檢測中的應(yīng)用研究[J];江蘇電機工程;2011年05期

9 郝曉紅;洪國銘;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋼鐵分選儀裂紋檢測[J];齊齊哈爾大學學報(自然科學版);2009年03期

10 姜瑞涉,王俊,陸秋君,于勇;雞蛋敲擊響應(yīng)特性與蛋殼裂紋檢測[J];農(nóng)業(yè)機械學報;2005年03期

相關(guān)會議論文 前7條

1 丁浩;鐘國強;;表面裂紋檢測的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[A];第二屆鋼材質(zhì)量控制技術(shù)——形狀、性能、尺寸精度、表面質(zhì)量控制與改善學術(shù)研討會文集[C];2012年

2 武俐明;蘇勛家;侯根良;劉小勇;;基于PLC的裂紋檢測系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[A];第八屆全國設(shè)備與維修工程學術(shù)會議、第十三屆全國設(shè)備監(jiān)測與診斷學術(shù)會議論文集[C];2008年

3 李培玉;張志欣;董月;;基于圖像特征的板坯表面裂紋檢測方法[A];第十七屆（2013年）全國煉鋼學術(shù)會議論文集（B卷）[C];2013年

4 丁友福;張小川;楊小林;沈京玲;張存林;馮立春;李艷紅;蔣淑芳;劉波;;超聲紅外熱成像技術(shù)在裂紋檢測中的應(yīng)用[A];光電技術(shù)與系統(tǒng)文選——中國光學學會光電技術(shù)專業(yè)委員會成立二十周年暨第十一屆全國光電技術(shù)與系統(tǒng)學術(shù)會議論文集[C];2005年

5 劉世忠;李斌;;大型鑄鋼件裂紋檢測[A];2006年西南地區(qū)第九屆NDT學術(shù)年會暨2006年全國射線檢測新技術(shù)研討會論文集[C];2006年

6 董洪波;陳雪峰;李兵;祁克玉;何正嘉;;基于小波有限元模型和高精度模態(tài)參數(shù)辨識的轉(zhuǎn)子裂紋檢測方法[A];第八屆全國轉(zhuǎn)子動力學學術(shù)討論會論文集[C];2008年

7 唐德東;周鵬;;磁記憶技術(shù)在管件裂紋檢測中的應(yīng)用[A];中國儀器儀表學會第六屆青年學術(shù)會議論文集[C];2004年

相關(guān)碩士學位論文 前10條

1 張鵬宇;瀝青路面裂紋檢測技術(shù)的研究[D];長沙理工大學;2010年

2 劉洪清;基于遠場渦流的管道裂紋檢測方法有限元仿真研究[D];清華大學;2007年

3 徐維超;超聲紅外熱波無損檢測技術(shù)應(yīng)用于裂紋檢測的研究[D];首都師范大學;2008年

4 姜穎軍;計算機視覺在玻璃制品裂紋檢測中的應(yīng)用[D];廣西師范大學;2000年

5 程蔚;一種用于裂紋檢測的新結(jié)構(gòu)反射式渦流探頭[D];華東交通大學;2011年

6 田雙蜀;基于聲學特性的裂紋缺陷檢測方法研究[D];東北大學;2009年

7 王瑋瑾;金屬薄板裂紋檢測方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2010年

8 李賀;煤炭傳送皮帶表面裂紋檢測技術(shù)的研究[D];遼寧科技大學;2015年

9 孟喬;瀝青路面裂紋檢測算法研究[D];長安大學;2010年

10 李靜;基于油管裂紋的數(shù)字圖像檢測算法的研究與應(yīng)用[D];西南石油大學;2015年

，

本文編號：1701792