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輸送帶故障檢測圖像自適應增強方法作者：中澳橡膠    發布時間：2019-02-28    點擊次數：

        由于輸送帶長期在惡劣環境下使用，帶式輸送機的安裝調整不當，被廢異物或障礙物劃傷，尖銳物體落入輸送帶，轉載點處落料位置不正造成的負載不均勻等原因，輸送帶易產生跑偏、表面損傷和縱向撕裂等故障，如不及時檢測和處理，會造成設備損壞、物料損耗、安全事故，產生巨大經濟損失，人員傷亡，影響安全生產。項目組采用基于機器視覺的技術研制一種礦用輸送帶故障在線檢測系統，能夠實現輸送帶跑偏、表面損傷和縱向撕裂故障的在線檢測。
        在基于機器視覺的礦用輸送帶故障在線檢測中，由于圖像采集系統中的照明光源和線陣相機安裝空間受限于輸送機結構，為了滿足輸送帶檢測的要求，需要采用多個線陣相機，分別安裝在不同位置，以多視點的方式從不同角度同時獲取多幅圖像，才能實現輸送帶圖像的無死角覆蓋。由于現場環境存在黑暗、多塵、高濕等不利條件，且存在輸送帶表面幾何形狀為弧形、光源發光差異、光源擺放位置調整不準等因素，導致輸送帶表面光照不均，使各線陣相機采集到的多視點圖像亮度明暗不均、對比度較差，故需進行增強處理，以滿足礦用輸送帶故障檢測的要求。
        現有可對圖像增強的方法較多，例如有直方圖均衡法、灰度變換法、形態學法、同態濾波法、Retinex法等，但是這些方法都只針對特定情況下的圖像有較好的增強效果，且均存在一定的不足，如:直方圖均衡方法會出現處理后的圖像亮度過增強，丟失圖像的細節信息，甚至改變圖像的原貌;灰度變換法很難得到比較理想的變換函數;形態學法雖可以改善圖像的效果，但也會改變圖像的自然特征;同態濾波法和Retinex法對于亮度不足、模糊的圖像有著顯著的增強效果，但是易出現邊緣光暈現象，且存在細節信息丟失和效率低等不足。

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