基于X射线图像的钢丝绳芯输送带接头抽动精准检测方法

本文主要探讨了钢丝绳芯输送带接头抽动检测方法中的问题及其改进方案。在当前的检测技术中，由于准确率低和自适应性差，导致接头抽动的早期识别困难。针对这些问题，作者提出了一种基于X射线图像的创新检测方法。首先，运用Retinex理论为基础的图像增强技术，这一理论源自于视觉感知模型，能够有效改善X射线图像的对比度和清晰度，使接头区域更加明显。 接下来，利用Sobel边缘检测算法来定位接头边缘，并通过计算边缘像素的质心，确定接头点的位置。质心作为关键特征，有助于后续处理中的精确匹配。接头点定位后，通过将这些点进行分层处理，然后进行直线拟合，构建接头的整体几何模型。 关键环节在于接头匹配部分，通过比较当前采集图像中接头点到参考图像中相应接头点所连接的直线之间的距离。如果这个距离差异超过了预设的阈值，那么就判断为接头存在抽动。这种方法的优势在于它能够精确地识别接头状态，提高检测的准确性。 实验结果显示，这种基于X射线图像和Retinex理论的方法具有较高的接头识别率，对于钢丝绳芯输送带接头的抽动检测非常有效。通过与传统方法的对比，该方法展现出更好的适应性和鲁棒性，能够在复杂的工作环境中稳定工作，及时发现并预防可能的设备故障，从而提高输送带的运行效率和安全性。 本文的研究不仅提升了钢丝绳芯输送带接头抽动检测的技术水平，也为工业自动化领域提供了一种实用且可靠的故障诊断工具，对于提升矿山、物流等行业的生产效率和保障设备安全具有重要意义。