张梦超，周满山,2，张媛,2，于岩，李虎

(1.山东科技大学 机械电子工程学院， 山东 青岛 266590；2.力博重工科技股份有限公司， 山东 泰安 271000;3.中煤科工集团常州研究院有限公司， 江苏 常州 213015)

0 引言

智能运输系统是智慧矿山的重要组成部分，是集智能驱动、智能控制、智能运维和无人驾驶等先进技术于一体的安全、高效、智能、无人化的运输系统，其核心在于智能化的矿山运输装备[1-4]。带式输送机是散料输送最为重要的运输设备之一，而输送带作为带式输送机的重要组成部分，起着承载物料与牵引的重要作用。在矿用输送带使用过程中，落料冲击、物料夹杂金属异物等易引起输送带非正常损伤，缩短输送带使用寿命，增加生产成本[5]。如不能及时发现和处理输送带损伤，会引发输送带撕裂事故，造成更大危害。

目前输送带损伤检测方法分为人工检测和自动检测。人工检测方法包括观察法、标线测量法等，属于静态检测方法，工作量大，难以满足带式输送机智能化发展的需求。自动检测方法包括漏磁法[6]、弱磁法[7]、内置感应线圈法[8]、机器视觉法[9-11]等。其中，基于机器视觉的输送带损伤检测方法应用较为广泛。张春明[12]提出了基于线激光辅助的输送带撕裂检测及保护装置，利用线激光条纹的高对比度特性降低了粉尘、光照等因素对检测图像的干扰，解决了二维图像中撕裂特征提取困难的问题，提高了检测结果的准确度。郭启皇[13]综合考虑了多种图像分割算法在输送带撕裂图像中的处理效果和处理速度，最终确定以Otsu阈值分割算法(大津法)作为输送带撕裂视觉检测系统的图像处理算法，根据输送带表面二值图像的特点规定撕裂诊断规则，达到撕裂检测的目的。……