摘要
针对矿用输送带表面缺陷问题,提出一种基于双目立体视觉的矿用输送带表面缺陷检测方法。通过双目相机获取立体图像,进行相机标定和立体校正,保证图像对齐。采用均值偏移图像分割、左右一致性检测、自适应窗口检验以及RANSAC算法,对SGBM进行改进,获取更优的矿用输送带视差效果图。在此基础上,利用三角测量原理将图像中的像素点转换为三维点云,采用8邻域关系对各缺陷包含像素进行提取,通过比较缺陷区域点与非缺陷区域点的差异,对缺陷分布图中的各缺陷像素进行归类,确定缺陷所在的位置。通过构建矿用输送带表面缺陷检测装置,实现矿用输送带表面凹陷、凸起、磨损、撕裂等缺陷检测。实验结果表明,基于双目立体视觉的矿用输送带表面缺陷检测算法对凹陷、凸起、撕裂和磨损的检出率分别为98.46%,99.11%,98.10%和98.33%,能够准确地检测出矿用输送带的各种异常情况,具有一定的实践应用价值。
出处
《佳木斯大学学报(自然科学版)》
2024年第12期26-29,共4页
Journal of Jiamusi University:Natural Science Edition
基金
安徽省教育厅自然基金重大项目(2022AH040234)。
作者简介
潘庆甫(1992-),男,安徽亳州人,助教,硕士,研究方向:计算机视觉。
