马可(天津工业大学电子信息学院，天津 300384)

输送带纵向撕裂识别算法的研究与实现

马可(天津工业大学电子信息学院，天津 300384)

目前为止对输送带纵向撕裂检测的方法可靠性与精确度不高。随着数字图像处理的发展，本文中提出通过利用蚁群算法的canny图像检测，对图像进行裁剪得到二值图像，利用二值图像来检测纵向撕裂故障。提高了纵向撕裂的检测的效率。实验结果表明这是一种很有效的检测方法。

纵向撕裂；canny算子；输送带；二值图像；蚁群算法

纵向撕裂[1]是输送带运行过程容易发生的表面故障之一，对输送带具有很强的破坏性，需要及时发现处理。一旦出现纵向撕裂故障，不仅会导致停产、运输物料的损耗，还可能会引发断带等设备事故、造成经济损失、甚至人员伤亡，严重影响安全生产。

纵向撕裂的产生[2]一般与使用寿命，系统进入铁器，传送带跑偏的原因形成的。其中，传送带发生跑偏会让输送带边缘发生纵向撕裂，而当系统进入异物发生的纵向撕裂就比较严重。

目前国内常见的撕裂检测装置[3]大致可分为三类：机械式撕裂检测：棒形检测装置和弦线式检测装置；漏料检测装置；超声波检测装置和X光检测装置。

1 基于蚁群算法的canny边缘检测

Canny算子是很好的边缘检测算法，利用双阈值法可以很好的抑制噪声干扰。用蚁群算法优化分割阈值，将优化后的最佳阈值应用于canny算子的边缘检测就会取得较好的边缘。将蚁群算法的适应度函数定义[4]为如下式所示：