本发明涉及钢丝绳芯输送带接头搭接线标记方法，具体为钢丝绳芯输送带接头搭接标记和识别方法。

  钢丝绳芯输送带是由许多柔软的细钢丝绳间隔一定的距离排列，通过与钢丝绳有良好粘合性的胶料粘合而成。具有强度高、延伸性小、耐疲劳性好、常规使用的寿命长、对带轮的适应能力强、成槽性好等特点，同别的类型的传输皮带相比，在带强相同的情况下，钢丝绳芯输送带的厚度也是最小的。结合实际应用中不同的需要，它又被分为抗撕裂型钢丝绳芯输送带、高耐磨型钢丝绳芯输送带和难燃型钢丝绳芯输送带。在工业生产里，钢丝绳芯输送带的长度视应用场合不等，少则几百米，多则几千米不等，考虑到实际运输、生产难度及市场需求等情况，正常的情况下输送带以100m-300m多段搭接而成。钢丝绳芯输送带接头的搭接方式有一级、二级和三级这几种，根据输送带的带型、运输强度、内部钢丝绳芯的直径、根数以及钢绳芯之间的距离大小等诸多因素来确定，其中一级和二级搭接大多数都用在运输强度小、钢丝绳芯排列较为松散且直径小的输送带，三级搭接方式适用于高、中强度输送带，图1、图2和图3分别是接头搭接方式为一级、二级和三级的示意图。

  由于钢丝绳芯输送带具有抗冲击能力好、拉伸强度大、使用伸长小、承受过载能力强，工作平稳可靠等优势，已经被大范围应用于煤矿、建材、物流、冶金等各行各业。输送带作为企业运输的“大动脉”，将决定着企业的经济效益，合理规划利用则减少人工劳作，提高生产效率，如若不能够确保它的安全运行，可能会导致非常严重后果。输送带断裂事故往往是由于没有及时有效地发现小缺陷并及时维修，小缺陷变成大缺陷造成的。特别对于产煤省份来说，煤矿企业众多，一旦运输机发生皮带接头断裂的事故,导致运输系统出现一些明显的异常问题,那么企业的整体运作就会中断。

  大功率的钢丝绳芯带式输送机在满负荷工作情况下,一旦输送带的接头部分发生问题,如果未安装断带保护设施,或者安装的断带保护设施未发挥正常的作用,就会给沿途的带式输送机机架带来破坏,导致托辊支架断裂,地基松动以及沿途铺设的线路及管路被破坏,严重时引起整个电路瘫痪或重大火灾等事故；同时由于运输物一般为矿产、金属等质量较大物体,可能会对沿途的输送带产生纵向撕裂或横向弯曲过度等损伤,以及运输物在输送带由于高速运行导致的不规则滑动,破坏皮带的表层,即使带有覆盖层保护的钢绳芯皮带也在所难免,而在运输系统中，钢绳芯皮带的成本大约占到整体成本的50％，定点维修十分必要；若运输物经常性地滑落到带式输送机的下方,还会破坏摆放在输送机下端的机电系统设备,例如滚筒支架、检测装置和拉紧装置等,甚至威胁到煤矿工人的人身安全,严重时发生死亡事故。若事故后想再次恢复投产运营,还需要大量的人力物力进行现场维修，不仅要让煤矿停产,给公司能够带来了严重的经济损失，还造成了大量的人员待工，产生资源浪费，后果非常严重。

  通过传统的人工检测的新方法实施按时进行检查已经不能够满足企业的要求，需要技术革新，开发“实时”在线检测装置，并生成接头和缺陷损伤报告，以此及时检修皮带，以保证设备正常运行安全。准确地标记和识别出钢芯皮带接头搭接是生成接头和缺陷损伤报告的基础，因此接头搭接的准确标识是非常非常重要的。图4为检测到的接头位置的图像，如图所示，在输送带接头搭接处可以观察到二排微小的白色间隙，因此能判断出此接头采用的是三级搭接方式。根据检验测试到的输送带接头图像的这一特点，能够最终靠提取接头图像数据的角点，根据角点的走势，标记出输送带接头的搭接线。通过刘振东、王晓凯等实现的钢丝绳芯输送带在线检测系统，将识别出的接头图片存储到磁盘指定路径下。读取输送带接头图片，利用Harris算子对图像数据来进行计算，标记出接头图片中的角点，如图5中的小亮点的三条线状点云团簇，然后采用最小二乘法进行线性拟合，标记出搭接线所示，这种方法称之为点云法。

  上述点云法存在的问题是：噪声干扰使得标识出的搭接线明显偏离正确的位置，算法的鲁棒性不足。接头搭接线的标识受Harris角点检测算法的阈值的影响较大。该阈值是通过经验来设定的，阈值的大小直接影响到接头图像中Harris角点的个数，从而直接影响到拟合出直线的正确性(标识出的搭接线是不是正确)。如果阈值设的太大，使得Harris角点个数减少，拟合出错误的搭接线或没办法拟合出搭接线；如果阈值设的太小，使得Harris角点个数增多，使得不属于搭接线范围内的角点也被显示出来，造成搭接线为阈值太小的搭接线为阈值太大的搭接线标识图像。

  本发明未解决点云法中阈值是通过经验来设定、从而直接影响到拟合出直线的正确性的问题，提供了钢丝绳芯输送带接头搭接标记和识别方法。

  本发明是采用如下的技术方案实现的：钢丝绳芯输送带接头搭接标记和识别方法，包括以下步骤：

  (2)对读入的钢丝绳芯输送带接头图像数据来进行高斯模糊、锐化、滤波操作，去除图像噪声；

  (3)利用改进后的Harris角点检测算法对图像数据进行计算，标记出接头图像中的角点；改进后的Harris角点检测算法的步骤为：

  (a)对图像中的每个像素点进行计算求得水平差分算子Ix和竖直差分算子Iy，进而求得矩阵m中四个元素的值：其中Ix2＝Ix*Ix，Iy2＝Iy*Iy；

  (c)根据新矩阵m来计算对应于每个像素点的角点量cim，得到角点量矩阵；

  (d)在角点量矩阵中，同时满足“cim是某邻域内的局部极大值”和“cim大于阈值”这两个条件的角点量cim所对应的像素点被认为是角点；

  (4)使用opencv库中的霍夫变换函数将图像中的角点连成直线)统计所有直线的斜率，然后将出现次数最多的斜率定为主斜率，保存斜率为主斜率的直线)统计接头图像中上边界处的直线：标准图像上边界处的两条直线中位于上面的直线为接头与输送带的边界线，位于下面的直线为搭接线。如果有两条，则记下需要标识出的搭接线；如果不足两条，使用补线算法补全，然后再记下需要标识出的搭接线)统计接头图像中下边界处的直线：标准图像下边界处的两条直线中位于下面的直线为接头与输送带的边界线，位于上面的直线为搭接线。如果有两条，则记下需要标识出的搭接线；如果不足两条，使用补线算法补全，然后再记下需要标识出的搭接线)统计接头图像中间部分的搭接线：标准图像中间部分的搭接线为接头图像白色间隙中最上边和最下边的两条线。如果有两条，则记下需要标识出的搭接线；如果只有一条搭接线，需要借助补线算法补全另一条搭接线，然后记下两条搭接线)显示已经标识出的接头搭接线。假如没有到最后一张接头图像，继续回到步骤(1)；如果已经是最后一张图片，则结束。

  上述钢丝绳芯输送带接头搭接标记和识别方法中的补线算法如下：计算已有直线纵坐标的最大值maxY与最小值minY，统计(minY-30,minY)与(maxY,maxY+30)范围内的角点个数n与点到直线的竖直距离，计算平均距离d，根据平均距离d的正负、已有直线的斜率和截距补全另一条直线。

  以某煤矿实际截出的接头图片说明效果，该煤矿皮带中实有31个接头，将本发明方法标识出的搭接线结果和点云法标识出的搭接线所示。

  使用本发明方法所标识出的接头搭接线更接近理论搭接线，而且更加美观；使用点云法所标识出的搭接线不是很准确，不能形象地描绘出接头搭接，具体分析对比如下：

  (1)由于接头中间搭接间隙较小，Harris角点比较集中，使用点云法检测出的直线由于误差可能会发生相交的情况，如图11、图14、图28、图33、图34所示；而使用本发明方法标识出的是中间间隙的两条上下边界线，其它线被省略，可以形象地描绘出搭接处的白色间隙；

  (2)使用点云法标识接头上下边界处搭接线时，由于边界处有很多与搭接线不相关的角点，会使拟合出的搭接线所示；而使用本发明方法会在边界处标识出两根直线，把真正作为搭接线的内侧线标识到正确的位置；

  (3)使用点云法标识接头搭接线时，如果接头存在缺陷，则会检测出大量与搭接线无关的Harris角点，拟合出错误的搭接线所示；而使用本发明方法标识搭接线时，会将主斜率之外的其他线全部过滤掉，所以受缺陷影响很小，仍能标识出正确的搭接线)使用点云法标识接头搭接线时，如前边所述，选取一个合适的阈值也不能完全满足所有接头，只能是适合大部分的接头，其余接头的搭接线就会出现错误搭接线所示，由于阈值较大，检测出的Harris角点个数较少，拟合出少量不完全正确的搭接线，无法正确标识出接头搭接，如果减小阈值又会使其它接头图片中检测出的Harris角点个数增多，拟合出错误搭接线；而使用本发明方法标识搭接线时阈值偏小不会影响搭接线的标识，它可以去掉主斜率之外的其他直线，保留标准的搭接线为接头为一级搭接方式的示意图。

  图7为阈值太小的搭接线为阈值太大的搭接线为本发明方法搭接线标记结果和点云法搭接线标记结果第一幅对照图。

  图29为本发明方法搭接线标记结果和点云法搭接线标记结果第二十一幅对照图。

  图30为本发明方法搭接线标记结果和点云法搭接线标记结果第二十二幅对照图。

  图31为本发明方法搭接线标记结果和点云法搭接线标记结果第二十三幅对照图。

  图32为本发明方法搭接线标记结果和点云法搭接线标记结果第二十四幅对照图。

  图33为本发明方法搭接线标记结果和点云法搭接线标记结果第二十五幅对照图。

  图34为本发明方法搭接线标记结果和点云法搭接线标记结果第二十六幅对照图。

  图35为本发明方法搭接线标记结果和点云法搭接线标记结果第二十七幅对照图。

  图36为本发明方法搭接线标记结果和点云法搭接线标记结果第二十八幅对照图。

  图37为本发明方法搭接线标记结果和点云法搭接线标记结果第二十九幅对照图。

  图39为本发明方法搭接线标记结果和点云法搭接线标记结果第三十一幅对照图。

  (2)对读入的钢丝绳芯输送带接头图像数据来进行高斯模糊、锐化、滤波操作，去除图像噪声；

  (3)利用改进后的Harris角点检测算法对图像数据进行计算，标记出接头图像中的角点，改进后的Harris角点检测算法的步骤为：

  ；(b)对矩阵m中的四个元素进行高斯平滑滤波，得到新的矩阵m；(c)根据新矩阵m来计算对应于每个像素点的角点量cim，得到角点量矩阵；(d)在角点量矩阵中，同时满足“cim是某邻域内的局部极大值”和“cim大于阈值”这两个条件的角点量cim所对应的像素点被认为是角点；(4)使用opencv库中的霍夫变换函数将图像中的角点连成直线)统计所有直线的斜率，然后将出现次数最多的斜率定为主斜率，保存斜率为主斜率的直线)统计图像中的上边界处直线。如果有两条，则记下需要标识出的搭接线，如果不足两条，使用补线算法补全，然后再记下需要标识出的搭接线)统计图像中的下边界处直线。如果有两条，则记下需要标识出的搭接线，如果不足两条，使用补线算法补全，然后再记下需要标识出的搭接线)统计中间部分的搭接线。如果有两条，则记下需要标识出的搭接线；如果只有一条搭接线，需要借助补线算法补全另一条搭接线，然后记下两条搭接线)显示已经标识出的接头搭接线；假如没有到最后一张接头图像，继续回到步骤(1)；如果已经是最后一张图片，则结束。上述钢丝绳芯输送带接头搭接标记和识别方法中的补线算法如下：计算已有直线y＝kx+b纵坐标的最大值maxY与最小值minY，统计(minY-30,minY)与(maxY,maxY+30)范围内的Harris角点个数n与角点到直线的竖直距离(即纵坐标的差值)，设角点(x0,y0)与直线y＝kx+b的竖直距离计算如下：di＝(kx0+b)-y0，计算平均距离d为根据平均距离d的正负、已有直线的斜率k和截距b补全另一条搭接线。

  技术研发人员：郭;王培国;巩志栋;申红燕;秦文兵;冯强技术所有人：山西大学我是此专利的发明人