红外可见光融合视觉传感器提升输送带撕裂检测效果

本文探讨了一种创新的视觉传感器设计，用于解决输送带纵向撕裂检测过程中存在的图像清晰度问题。当前，传统的视觉检测系统在处理输送带上的纵向撕裂时，可能会因图像质量不佳而影响检测效果。为此，研究人员提出了一个结合红外与可见光图像融合的新方案。 该新型视觉传感器的核心在于采用了分光棱镜，它能够将来自同一镜头的同轴光分成两部分，一部分投射到红外CCD（Charge-Coupled Device），另一部分则投射到可见光CCD。这两种类型的CCD同时捕捉目标点的红外图像和可见光图像。通过像素级融合技术，传感器能够生成融合图像，这种融合图像的优势在于能提供更清晰的撕裂信息以及详细的背景信息，从而实现输送带图像的高质量采集。 实验结果显示，该视觉传感器显著提高了图像的对比度和细节表现，这对于准确识别输送带上的纵向撕裂至关重要。它克服了传统传感器在暗光环境或磨损情况下的性能限制，提升了整体的检测精度和可靠性。 此外，文章还引用了一些相关研究，如基于小波分析的电机故障诊断技术，这些技术为理解故障检测中的信号处理提供了参考。例如，张敬春等人利用小波能量谱进行电机故障诊断，而侯媛彬则运用粗糙集理论进行运输机故障诊断。这些研究强调了在工业检测领域的信号处理和智能诊断方法的重要性。 本文介绍的新型视觉传感器不仅解决了输送带纵向撕裂检测中的实际问题，而且还展示了将多模态图像融合与先进的数据分析技术相结合的潜力，对于提高工业自动化设备的监控能力和维护效率具有重要意义。这一成果对于提升整个行业的生产安全和效率具有积极的推动作用。