一种胶带跑偏检测方法、系统及存储介质

技术领域

本申请涉及图像识别技术领域，特别涉及一种胶带跑偏检测方法、系统及存储介质。

背景技术

带式输送机是煤炭行业的常用设备，它凭借输送距离长，输送效率高，使用寿命长等优点在煤矿现场及选煤厂等地得到了广泛应用。当发生胶带跑偏时，通常会降低胶带输送机的运输能力，并导致原材料溢出。此外，这会导致胶带边缘严重磨损，甚至胶带也会被刮擦和折断。因此，监控胶带跑偏是必要的。

传统的监控胶带跑偏的方法是由工作人员人工监控胶带是否跑偏。这样的方式较为直观，然而，人工监控是一个长期而连续的过程。这种长期乏味和简单的工作很容易引起人们的视觉疲劳，可能无法及时发现皮带跑偏问题，且并且通过人工监视方法获得的判断结果不稳定，也就是说，传统借助人工监控胶带跑偏的方案，及时性和稳定性较差。随着带式输送机在煤矿生产和生产中具有承载能力大和输送距离长度连续承载的特点而得到了广泛的应用，传统借助人工监控的方案局限性越来越明显且更加突出。

有鉴于此，提供一种对胶带跑偏进行自动检测的方案，以提升胶带跑偏监控结果的及时性和稳定性，是一亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请提供一种胶带跑偏检测方法、系统及存储介质，用以提升胶带跑偏监控的及时性和监控结果的稳定性。

本申请提供一种胶带跑偏检测方法，包括：

采集包含带式传输机的图像；

对所述图像进行预处理；

对预处理后的图像进行边缘检测，以确定带式传输机中的胶带边缘图像；

提取所述胶带边缘图像中的胶带边缘直线；

根据对所述胶带边缘直线进行检测以判断所述胶带是否跑偏；

当所述胶带跑偏时，发出报警提示。

本申请的有益效果在于：采集包含带式传输机的图像；通过对图像进行预处理、边缘检测、提取边缘直线，之后根据对胶带边缘直线进行检测来判断胶带是否跑偏，当胶带跑偏时发出报警提示，本申请中，图像的采集、预处理、边缘监测、提取边缘直线、根据对胶带边缘直线进行检测来判断胶带是否跑偏以及发出报警提示的操作均不需要人工参与，因此，实现了胶带跑偏的自动检测，提升了胶带跑偏监控的及时性和监控结果的稳定性。

在一个实施例中，所述对所述图像进行预处理，包括：

提取出图像中的感兴趣区域，其中，所述感兴趣区域为包含胶带的区域；

对所述感兴趣区域进行灰度化处理，以得到圈定出感兴趣区域的图像；

采用顶帽变换算法对圈定出感兴趣区域的图像进行增强处理。

本实施例的有益效果在于：通过对圈定出感兴趣区域的图像进行增强处理，从而降低了图像的模糊性，提高了图像识别的准确度。

在一个实施例中，采用顶帽变换算法对圈定出感兴趣区域的图像进行增强处理，包括：

通过以下公式实现对圈定出感兴趣区域的图像进行增强处理：

其中，I

在一个实施例中，对预处理后的图像进行边缘检测，以确定带式传输机中的胶带边缘图像，包括：

采用高斯滤波法对预处理图像进行降噪处理；

计算降噪后图像中各个像素点的梯度幅值及梯度方向；

通过梯度幅值及梯度方向确定候选边缘点；

使用双阈值方法从候选边缘点检测和连接出胶带边缘图像。

在一个实施例中，采用高斯滤波法对预处理图像进行降噪处理，包括：

根据以下公式对预处理图像进行降噪工作：

I′＝I

其中：I′为降噪后的图像；I

在一个实施例中，所述降噪后图像中各个像素点的梯度幅值根据以下公式确定：

其中，M(x，y)为降噪后的图像中任一像素点(x，y)的梯度幅值；G

在一个实施例中，所述降噪后图像中各个像素点的梯度方向根据以下公式确定：

θ(x，y)＝(G

其中，θ(x，y)为降噪后的图像中任一像素点(x，y)的梯度方向；G

在一个实施例中，通过梯度幅值及梯度方向确定候选边缘点，包括：

在所述降噪后的图像中划分预设大小的像素点区域；

确定所述像素点区域的中心像素点；

将梯度方向角落像素点幅值与所述像素点区域的中心像素点幅值进行比对；

当比对结果表征梯度方向角落像素点大于像素点区域的中心像素点幅值时，确定所述梯度方向角落像素点为候选边缘点；

当比对结果表征梯度方向角落像素点小于像素点区域的中心像素点幅值时，确定所述梯度方向角落像素点不是候选边缘点。

本申请还提供一种胶带跑偏检测系统，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行以实现上述任一实施例所记载的胶带跑偏检测方法。

本申请还提供一种计算机存储介质，当存储介质中的指令由胶带跑偏检测系统对应的处理器执行时，使得胶带跑偏检测系统能够实现上述任一实施例所记载的胶带跑偏检测方法。

本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请而了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本申请的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本申请的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制。在附图中：

图1为本申请一实施例中一种胶带跑偏检测方法的流程图；

图2为本申请另一实施例中一种胶带跑偏检测方法的流程图；

图3为本申请一实施例中一种胶带跑偏检测系统的硬件结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本申请的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本申请，并不用于限定本申请。

图1为本申请一实施例中一种胶带跑偏检测方法的流程图，如图1所示，该方法可被实施为以下步骤S11-S16：

在步骤S11中，采集包含带式传输机的图像；

在步骤S12中，对图像进行预处理；

在步骤S13中，对预处理后的图像进行边缘检测，以确定带式传输机中的胶带边缘图像；

在步骤S14中，提取胶带边缘图像中的胶带边缘直线；

在步骤S15中，根据对胶带边缘直线进行检测以判断胶带是否跑偏；

在步骤S16中，当胶带跑偏时，发出报警提示。

本实施例中，采集包含带式传输机的图像；具体的，带式传输机的图像可以是根据安装在胶带上方固定位置的监控摄像机采集带式传输机的视频图像，由于监控摄像机位置固定，因此，如果不发生胶带跑偏，胶带边缘在图像中的位置应该是固定的，而如果发生跑偏，则胶带边缘在图像中的位置会发生变化，基于这一思想，可以根据视频图像中胶带的相对位置和胶带边缘的偏转程度来区分是否发生胶带跑偏；

对所述图像进行预处理；预处理过程具体如下：

提取出图像中的感兴趣区域，其中，所述感兴趣区域为包含胶带的区域；对所述感兴趣区域进行灰度化处理，以得到圈定出感兴趣区域的图像；采用顶帽变换算法对圈定出感兴趣区域的图像进行增强处理。

提取到的原始图像会包含许多对分析无用的多余信息。处理这些多余信息将极大的增加图像识别的时间。因此，将实现需要的感兴趣区域(Region of Interest，ROI)提出，即图像中的胶带区域。另外，由于煤矿中图像的颜色为单一黑白，因此在多数情况下，灰色和黑色为煤矿井下图像的主体部分由此需要对采集图像的ROI区域进行前期灰度化处理。对所述感兴趣区域进行灰度化处理，以得到圈定出感兴趣区域的图像，这样能够有效减少图像中需要识别的信息量，相应的提高了图像边缘检测和胶带直线特征提取的速度。最后，胶带边缘在运输物料的过程中极易产生振动，由此导致视频中截取的图像也存在一定的模糊性，为了提高图像识别的准确度，本申请采用顶帽变换算法对圈定出感兴趣区域的图像进行增强处理，顶帽变换是将原始图像减去其开运算的图像，通过开运算的方式补偿胶带边缘振动，得到背景均衡的图像，顶帽变换的表现公式为：

对预处理后的图像进行边缘检测，以确定带式传输机中的胶带边缘图像；具体的，边缘检测通过以下方式实现：

采用高斯滤波法对预处理图像进行降噪处理；

降噪处理的公式为I′＝I

计算降噪后图像中各个像素点的梯度幅值及梯度方向；

其中，降噪后图像中各个像素点的梯度幅值根据以下公式确定：

其中，M(x，y)为降噪后的图像中任一像素点(x，y)的梯度幅值；G

所述降噪后图像中各个像素点的梯度方向根据以下公式确定：

θ(x，y)＝(G

其中，θ(x，y)为降噪后的图像中任一像素点(x，y)的梯度方向；G

通过梯度幅值及梯度方向确定候选边缘点；具体的，在所述降噪后的图像中划分预设大小的像素点区域；确定所述像素点区域的中心像素点；将梯度方向角落像素点幅值与所述像素点区域的中心像素点幅值进行比对；当比对结果表征梯度方向角落像素点大于像素点区域的中心像素点幅值时，确定所述梯度方向角落像素点为候选边缘点；当比对结果表征梯度方向角落像素点小于像素点区域的中心像素点幅值时，确定所述梯度方向角落像素点不是候选边缘点。

使用双阈值方法从候选边缘点检测和连接出胶带边缘图像；具体的，首先选择高低阈值以分割已被非极大值抑制的图像。通过对比抑制像素点幅值与上、下限阈值的大小来判别该像素点是否为边缘点。若该像素点梯度幅值高于设定的上限阈值，则该像素点为边缘点；若该像素点梯度幅值低于设定的下限阈值，则该点不为边缘点；若该像素点梯度幅值处于设定的上、下限阈值之间，则需要对该像素的连通性进行二次判别。若该像素点旁存在边缘点，则判定该像素点同属边缘点；若没有，则判定该像素点不为边缘点。

提取所述胶带边缘图像中的胶带边缘直线；具体的，可以通过霍夫变换算法提取所述胶带边缘图像中的胶带边缘直线，霍夫变换算法(Hough Transform)是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，其主要的作用就是从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等)，因此，在确定了所有边缘点之后，可以通过霍夫变换算法确定出胶带边缘直线。

根据对所述胶带边缘直线进行检测以判断所述胶带是否跑偏；具体的，可以将胶带边缘直线导入用于检测跑偏的软件中，以通过该软件检测胶带是否跑偏。

当所述胶带跑偏时，发出报警提示，该报警提示可以用于对工作人员进行提示，以使工作人员尽快解决跑偏问题。

另外，本申请执行主体(胶带跑偏检测系统或者胶带跑偏检测系统中的处理器)可以与带式传输机进行连接，当发出报警提示之后，开始计时，当当前时间与发出报警提示的时间间隔达到预设时间间隔时，控制所述带式传输机执行关闭操作。

另外，当所述胶带跑偏时，本申请还可以获取胶带的偏移量，当当前时间与发出报警提示的时间间隔达到预设时间间隔时，控制所述带式传输机执行关闭操作。根据胶带的偏移量对所述胶带的位置进行校正。

本申请的有益效果在于：采集包含带式传输机的图像；通过对图像进行预处理、边缘检测、提取边缘直线，之后根据对胶带边缘直线进行检测来判断胶带是否跑偏，当胶带跑偏时发出报警提示，本申请中，图像的采集、预处理、边缘监测、提取边缘直线、根据对胶带边缘直线进行检测来判断胶带是否跑偏以及发出报警提示的操作均不需要人工参与，因此，实现了胶带跑偏的自动检测，提升了胶带跑偏监控的及时性和监控结果的稳定性。

在一个实施例中，上述步骤S12可被实施为以下步骤S21-S23：

在步骤S21中，提取出图像中的感兴趣区域，其中，所述感兴趣区域为包含胶带的区域；

在步骤S22中，对所述感兴趣区域进行灰度化处理，以得到圈定出感兴趣区域的图像；

在步骤S23中，采用顶帽变换算法对圈定出感兴趣区域的图像进行增强处理。

本实施例中，提取出图像中的感兴趣区域，其中，所述感兴趣区域为包含胶带的区域；对所述感兴趣区域进行灰度化处理，以得到圈定出感兴趣区域的图像；采用顶帽变换算法对圈定出感兴趣区域的图像进行增强处理。

提取到的原始图像会包含许多对分析无用的多余信息。处理这些多余信息将极大的增加图像识别的时间。因此，将实现需要的感兴趣区域(Region of Interest，ROI)提出，即图像中的胶带区域。另外，由于煤矿中图像的颜色为单一黑白，因此在多数情况下，灰色和黑色为煤矿井下图像的主体部分由此需要对采集图像的ROI区域进行前期灰度化处理。对所述感兴趣区域进行灰度化处理，以得到圈定出感兴趣区域的图像，这样能够有效减少图像中需要识别的信息量，相应的提高了图像边缘检测和胶带直线特征提取的速度。最后，胶带边缘在运输物料的过程中极易产生振动，由此导致视频中截取的图像也存在一定的模糊性，为了提高图像识别的准确度，本申请采用顶帽变换算法对圈定出感兴趣区域的图像进行增强处理，顶帽变换是将原始图像减去其开运算的图像，通过开运算的方式补偿胶带边缘振动，得到背景均衡的图像，顶帽变换的表现公式为：

本实施例的有益效果在于：通过对圈定出感兴趣区域的图像进行增强处理，从而降低了图像的模糊性，提高了图像识别的准确度。

在一个实施例中，上述步骤S23可被实施为以下步骤：

通过以下公式实现对圈定出感兴趣区域的图像进行增强处理：

其中，I

在一个实施例中，上述步骤S13可被实施为以下步骤A1-A4：

在步骤A1中，采用高斯滤波法对预处理图像进行降噪处理；

在步骤A2中，计算降噪后图像中各个像素点的梯度幅值及梯度方向；

在步骤A3中，通过梯度幅值及梯度方向确定候选边缘点；

在步骤A4中，使用双阈值方法从候选边缘点检测和连接出胶带边缘图像。

本实施例中，采用高斯滤波法对预处理图像进行降噪处理；

降噪处理的公式为I′＝I

计算降噪后图像中各个像素点的梯度幅值及梯度方向；

其中，降噪后图像中各个像素点的梯度幅值根据以下公式确定：

其中，M(x，y)为降噪后的图像中任一像素点(x，y)的梯度幅值；G

所述降噪后图像中各个像素点的梯度方向根据以下公式确定：

θ(x，y)＝(G

其中，θ(x，y)为降噪后的图像中任一像素点(x，y)的梯度方向；G

通过梯度幅值及梯度方向确定候选边缘点；具体的，在所述降噪后的图像中划分预设大小的像素点区域；确定所述像素点区域的中心像素点；将梯度方向角落像素点幅值与所述像素点区域的中心像素点幅值进行比对；当比对结果表征梯度方向角落像素点大于像素点区域的中心像素点幅值时，确定所述梯度方向角落像素点为候选边缘点；当比对结果表征梯度方向角落像素点小于像素点区域的中心像素点幅值时，确定所述梯度方向角落像素点不是候选边缘点。

使用双阈值方法从候选边缘点检测和连接出胶带边缘图像；具体的，首先选择高低阈值以分割已被非极大值抑制的图像。通过对比抑制像素点幅值与上、下限阈值的大小来判别该像素点是否为边缘点。若该像素点梯度幅值高于设定的上限阈值，则该像素点为边缘点；若该像素点梯度幅值低于设定的下限阈值，则该点不为边缘点；若该像素点梯度幅值处于设定的上、下限阈值之间，则需要对该像素的连通性进行二次判别。若该像素点旁存在边缘点，则判定该像素点同属边缘点；若没有，则判定该像素点不为边缘点。

在一个实施例中，上述步骤A1可被实施为以下步骤：

根据以下公式对预处理图像进行降噪工作：

I′＝I

其中：I′为降噪后的图像；I

在一个实施例中，所述降噪后图像中各个像素点的梯度幅值根据以下公式确定：

其中，M(x，y)为降噪后的图像中任一像素点(x，y)的梯度幅值；G

在一个实施例中，所述降噪后图像中各个像素点的梯度方向根据以下公式确定：

θ(x，y)＝(G

其中，θ(x，y)为降噪后的图像中任一像素点(x，y)的梯度方向；G

在一个实施例中，上述步骤A3可被实施为以下步骤B1-B5：

在步骤B1中，在所述降噪后的图像中划分预设大小的像素点区域；

在步骤B2中，确定所述像素点区域的中心像素点；

在步骤B3中，将梯度方向角落像素点幅值与所述像素点区域的中心像素点幅值进行比对；

在步骤B4中，当比对结果表征梯度方向角落像素点大于像素点区域的中心像素点幅值时，确定所述梯度方向角落像素点为候选边缘点；

在步骤B5中，当比对结果表征梯度方向角落像素点小于像素点区域的中心像素点幅值时，确定所述梯度方向角落像素点不是候选边缘点。

图3为本申请一种胶带跑偏检测系统的硬件结构示意图，包括：

至少一个处理器320；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器304；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行以实现上述任一实施例所记载的胶带跑偏检测方法。

参照图3，该胶带跑偏检测系统300可以包括以下一个或多个组件：处理组件302，存储器304，电源组件306，多媒体组件308，音频组件310，输入/输出(I/O)的接口312，传感器组件314，以及通信组件316。

处理组件302通常控制胶带跑偏检测系统300的整体操作。处理组件302可以包括一个或多个处理器320来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件302可以包括一个或多个模块，便于处理组件302和其他组件之间的交互。例如，处理组件302可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件308和处理组件302之间的交互。

存储器304被配置为存储各种类型的数据以支持在胶带跑偏检测系统300的操作。这些数据的示例包括用于在胶带跑偏检测系统300上操作的任何应用程序或方法的指令，如文字，图片，视频等。存储器304可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件306为胶带跑偏检测系统300的各种组件提供电源。电源组件306可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为胶带跑偏检测系统300生成、管理和分配电源相关联的组件。

多媒体组件308包括在胶带跑偏检测系统300和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件308还可以包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当胶带跑偏检测系统300处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件310被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件310包括一个麦克风(MIC)，当胶带跑偏检测系统300处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器304或经由通信组件316发送。在一些实施例中，音频组件310还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口312为处理组件302和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件314包括一个或多个传感器，用于为胶带跑偏检测系统300提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件314可以包括声音传感器。另外，传感器组件314可以检测到胶带跑偏检测系统300的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如组件为胶带跑偏检测系统300的显示器和小键盘，传感器组件314还可以检测胶带跑偏检测系统300或胶带跑偏检测系统300的一个组件的位置改变，用户与胶带跑偏检测系统300接触的存在或不存在，胶带跑偏检测系统300方位或加速/减速和胶带跑偏检测系统300的温度变化。传感器组件314可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件314还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件314还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件316被配置为使胶带跑偏检测系统300提供和其他设备以及云平台之间进行有线或无线方式的通信能力。胶带跑偏检测系统300可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件316经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，通信组件316还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，胶带跑偏检测系统300可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述胶带跑偏检测方法。

本申请还提供一种计算机存储介质，当存储介质中的指令由胶带跑偏检测系统对应的处理器执行时，使得胶带跑偏检测系统能够实现上述任一实施例所记载的胶带跑偏检测方法。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。