(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211308242.8 (22)申请日 2022.10.25 (71)申请人 苏州德斯米尔智能科技有限公司 地址 215400 江苏省苏州市太 仓市开发区 北京东路8 8号中A幢 (72)发明人 周军　 (74)专利代理 机构 苏州周智专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 32312 专利代理师 杨月芳 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 7/136(2017.01) (54)发明名称 一种用于带式输送设备的自动检测方法 (57)摘要 本发明涉及图像处理技术领域， 具体涉及一 种用于带式输送设备的自动检测方法， 包括： 获 取疑似缺陷区域， 根据每个疑似缺陷区域的边缘 上相邻像素点间的特征距离得到对应疑似缺陷 区域的边缘毛边率， 获取每个疑似缺陷区域边缘 像素点及边缘外围多圈像素点的灰度序列， 利用 每个灰度序列中像素点的灰度值得到对应灰度 序列的突变程度， 根据每个灰度序列的突变程度 和灰度突变点个数得到每个疑似缺陷区域边缘 像素点的扩张程度， 根据每个疑似缺陷区域边缘 像素点的扩张程度及对应疑似缺陷区域的边缘 毛边率判断该疑似缺陷区域是否为真实缺陷区 域。 本发明提高了传送带裂缝检测的准确性。 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 115375688 A 2022.11.22 CN 115375688 A 1.一种用于带式输送设备的自动检测方法， 其特 征在于， 包括： S1、 获取传送带表面的灰度图像， 根据Otsu阈值分割法对灰度图像进行分割得到疑似 缺陷区域； S2、 获取每个疑似缺陷区域的边缘上每个像素点的灰度值的黑塞矩阵， 获取每个黑塞 矩阵对应的特征向量及特征值， 根据每个黑塞矩阵对应的特征向量及特征值得到每个像素 点的特征量； S3、 根据每个像素点的特征量得到每个疑似缺陷区域的边缘上相邻像素点间的特征距 离， 根据每个疑似缺陷区域的边缘上相邻像素点间的特征距离和对应疑似缺陷区域的边缘 像素点的个数 得到对应疑似缺陷区域的边 缘毛边率； S4、 分别获取每个疑似缺陷区域边缘像素点及边缘外围多圈像素点的灰度序列， 利用 每个灰度序列得到每 个疑似缺陷区域 边缘像素点的扩张程度； S5、 根据每个疑似缺陷区域边缘像素点的扩 张程度及对应疑似缺陷区域的边缘毛边率 判断该疑似缺陷区域是否为真实缺陷区域。 2.根据权利要求1所述的一种用于带式输送设备的自动检测方法， 其特征在于， 所述每 个像素点的特 征量是按如下 方法确定的： 获取每个黑塞矩阵中两个对应的特 征向量和特 征值的乘积； 根据每个黑塞矩阵中两个对应的特 征向量和特 征值的乘积得到每 个像素点的特 征量。 3.根据权利要求1所述的一种用于带式输送设备的自动检测方法， 其特征在于， 所述相 邻像素点间的特 征距离的具体表达式为： 式中： 表示相邻两个像素点 ， 之间的特征距离， 、 均表示分配的权重， 表 示两个像素点的欧式距离， 表示像素点 的在黑塞矩阵中的特征量， 表示像素点 的在 黑塞矩阵中的特 征量， 表示像素点 ， 在黑塞矩阵中的特 征距离。 4.根据权利要求1所述的一种用于带式输送设备的自动检测方法， 其特征在于， 所述疑 似缺陷区域的边 缘毛边率是按如下 方法确定的： 对疑似缺陷区域 边缘上相邻像素点之间的特 征距离求和得到特 征距离累加 和； 对特征距离累加 和求平均得到该疑似缺陷区域的边 缘毛边率。 5.根据权利要求1所述的一种用于带式输送设备的自动检测方法， 其特征在于， 所述疑 似缺陷区域 边缘外围多圈像素点的灰度 序列是按如下 方法确定的： 再沿着疑似缺陷像素点区域边缘向外延伸 圈， 其中， 的截止条件应为最外圈相邻像 素点之间的距离不再发生变化， 获取最外侧圈层像素点的灰度 序列后停止向外延伸圈层； 获取疑似缺陷区域 边缘外围多圈像素点的灰度 序列。 6.根据权利要求1所述的一种用于带式输送设备的自动检测方法， 其特征在于， 所述灰 度序列的突变程度是按如下 方法确定的： 获取每个灰度序列中像素点的灰度均值和像素点个数；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115375688 A 2对每个灰度序列中每个像素点的灰度值与对应灰度序列中像素点的灰度均值的差值 求和得到累加 和； 对该累加 和求平均得到该 灰度序列的突变程度。 7.根据权利要求1所述的一种用于带式输送设备的自动检测方法， 其特征在于， 所述疑 似缺陷区域 边缘像素点的扩张程度是按如下 方法确定的： 获取每个灰度序列中像素点的灰度均值和像素点个数； 对每个灰度序列中每个像素点的灰度值与对应灰度序列中像素点的灰度均值的差值 求和得到累加 和； 对该累加 和求平均得到该 灰度序列的突变程度； 获取每个灰度序列中灰度值突变像素点的个数， 根据每个灰度序列的突变程度和每个 灰度序列中灰度值 突变像素点的个数 得到该疑似缺陷区域 边缘像素点的扩张程度。 8.根据权利要求1所述的一种用于带式输送设备的自动检测方法， 其特征在于， 所述判 断该疑似缺陷区域是否为真实缺陷区域的方法是： 根据每个疑似缺陷区域边缘像素点的扩张程度及对应疑似缺陷区域的边缘毛边率得 到该疑似缺陷区域的异常程度； 设置异常程度阈值， 当疑似缺陷区域的异常程度 大于异常程度阈值该疑似缺陷区域为 真实缺陷区域。 9.根据权利要求1所述的一种用于带式输送设备的自动检测方法， 其特征在于， 所述疑 似缺陷区域是按如下 方法确定的： 获取Otsu阈值分割法分割灰度图像的分割阈值， 将灰度图像划分为多个区域， 获取小 于分割阈值的所有区域， 将小于分割阈值的所有区域作为疑似缺陷区域。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115375688 A 3