红外图像特征与改进GMM的输送带纵向撕裂检测

"本文介绍了一种基于红外图像特征与改进高斯混合模型（GMM）的矿用输送带纵向撕裂在线检测方法。该方法利用自适应混合中值滤波技术处理红外图像，并通过加权可选择模糊C-均值算法优化GMM的初始化问题，以提高撕裂识别的准确性。实验结果显示，该方法的正确检测率高达99%。" 输送带纵向撕裂检测是工业生产中的一个重要环节，尤其是对于矿业等大型物料运输系统而言，及时检测输送带的撕裂状况能够避免设备损坏和生产事故。传统的检测方法可能受限于环境因素和视觉障碍，而红外成像技术则提供了新的解决方案。红外图像能够揭示输送带的热分布变化，进而反映出潜在的损伤情况。 在该论文中，作者首先介绍了自适应混合中值滤波技术，这是一种适应性强、抗噪性能好的图像预处理方法，它能够有效去除红外图像中的噪声，保留图像的重要细节，为后续的撕裂检测提供清晰的图像基础。 然后，论文关注了高斯混合模型（GMM）在初始化时容易出现错误的问题。GMM是一种常见的概率模型，常用于聚类分析，但其初始参数的选择对最终聚类效果有很大影响。为了解决这一问题，研究者引入了加权可选择模糊C-均值算法。这种算法结合了模糊C-均值和权重机制，能够更灵活地处理不同区域的聚类，尤其适合处理具有复杂背景和不确定性的红外图像数据。 在实际应用中，红外图像的特定特征参数被作为输入，用于改进的GMM聚类分析。这些特征可能包括温度差异、边缘信息等，它们能够帮助区分输送带正常状态和撕裂状态的图像模式。通过聚类分析，系统能够自动识别出输送带上的纵向撕裂区域，从而实现在线检测。 最后，实验结果验证了所提方法的有效性，正确检测率达到99%，表明该方法在输送带纵向撕裂检测领域具有很高的实用价值和可靠性。这种结合红外成像技术和先进算法的方法，不仅提高了检测精度，也降低了人工干预的需求，有助于实现输送带安全监控的自动化和智能化。 关键词：输送带纵向撕裂检测，自适应混合中值滤波，改进的高斯混合模型，加权可选择模糊C-均值算法，红外图像特征。