宋金水，李现国，凌月，杜俊浩，陈越鹏，刘志超

(1.天津工业大学 电子与信息工程学院， 天津 300387；2.天津工业大学 计算机科学与技术学院， 天津 300387；3.天津成科传动机电技术股份有限公司， 天津 300384)

0 引言

输送带是带式输送机牵引和运载的关键部件，广泛应用于矿山、港口、电力、化工等领域。输送带在工作过程中，经常因矸石、托辊等异物划伤产生纵向撕裂故障，若不能被及时发现并处理，会导致设备损坏或长时间停工，给企业带来较大的经济损失，甚至危及工作人员的生命安全，严重影响安全生产[1-2]。由于纵向撕裂具有突发性和隐蔽性，对其监测必须要实时性好、准确性高[3-4]。

传统的输送带纵向撕裂检测方法主要通过压力、电磁等传感器检测输送带的物料泄漏、橡胶脱落等状态，判断纵向撕裂故障，存在易损坏、可靠性差、准确性低的缺点[5-6]。通过在输送带橡胶层内埋入导磁体或线圈，利用电磁感应脉冲判断纵向撕裂故障，对输送带会造成一定的损伤，存在工艺复杂、不易维护、检测准确性低和可靠性差的缺陷[3]。刘士杰等[7]采用射频识别法，通过在输送带上加装电子标签，利用阅读器对电子标签进行识别检测，进而判断是否发生纵向撕裂，但由于输送带自身的连续循环运转，电子标签在经过托辊和滚筒时容易受到损坏，所以，存在准确性低和可靠性差的问题。

近几年机器视觉技术日臻成熟，基于机器视觉的输送带纵向撕裂监测成为研究和应用的重点。……