(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211043417.7 (22)申请日 2022.08.30 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115147770 A (43)申请公布日 2022.10.04 (73)专利权人 山东千颐科技有限公司 地址 273500 山东省济宁市邹城市恒丰路 499号 (72)发明人 岳宁　李茂龙　李梁　顾兴海　 (74)专利代理 机构 北京上禾挚诚知识产权代理 有限公司 16109 专利代理师 苏亮 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/56(2022.01) (56)对比文件 CN 111738342 A,2020.10.02 CN 113989305 A,2022.01.28 CN 114418975 A,202 2.04.29 CN 113379777 A,2021.09.10CN 113724175 A,2021.1 1.30 WO 2019232831 A1,2019.12.12 JP 2020187696 A,2020.1 1.19 WO 20202 23962 A1,2020.1 1.12 US 202123 3245 A1,2021.07.2 9 CN 114120175 A,202 2.03.01 CN 112216049 A,2021.01.12 CN 113682763 A,2021.1 1.23 CN 114140380 A,202 2.03.04 CN 113283395 A,2021.08.20 CN 112801965 A,2021.0 5.14 CN 113673614 A,2021.1 1.19 CN 107176432 A,2017.09.19 刘伟铭等.地铁风险空间分析及异物检测系 统技术要求. 《铁道标准设计》 .2019,第6 3卷(第 10期), 游大磊.带式输送机 煤流识别技 术研究与应 用. 《中国优秀硕士学位 论文全文数据库 工程科 技Ⅰ辑》 .2021,第2021年卷(第3期), (续) 审查员 刘璐 (54)发明名称 基于图像处 理的皮带异 物视觉识别系统 (57)摘要 本发明公开了基于图像处理的皮带异物视 觉识别系统， 涉及图像数据处理技术领域， 用于 解决现有的输煤皮带异物识别方法中不能精准 识别煤炭皮带输送机在运行过程中皮带上是否 携带异物， 精 准识别时需要大量参数导致检测速 度慢的问题； 该皮带异物视觉识别系统包括图像 采集模块、 图像处理模块、 异物判定模块、 图片 储 存模块以及预 警报警模块； 该皮带异物视觉识别 系统通过判断样品对照物是否出现除了煤块形 状、 颜色特征以外其他异物的形状、 颜色特征， 从 而能够精确识别出皮带上是否携带除煤块 以外的其他异物， 从而进行报警， 进而避免异物造成 皮带划伤甚至发生撕裂， 避免发生煤矿事故， 大 幅降低作业人员的生命安全受到严重威胁的概 率。 [转续页] 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 115147770 B 2022.12.02 CN 115147770 B (56)对比文件 Dongmei So ng等.An Ef ficient Mari ne Oil Spillage Identificati on Scheme Based on an Improved Active Co ntour Model Usi ng Fully Polarimetric SAR Ima gery. 《IE EE Access》 .2018,第6卷 Zhenlin Song.Power Line Recogn ition and Foreign Objects Detecti on Based o n Image Proces sing. 《2021 3 3rd Chinese Control and Decisi on Conference (C CDC)》 .2021,2/2 页 2[接上页] CN 115147770 B1.基于图像处理的皮带异物视觉识别系统， 其特征在于， 包括图像采集模块、 图像处理 模块以及异 物判定模块； 图像采集模块， 用于实时采集皮带运行过程的视频， 并将采集的视频发送至 图像处理 模块， 皮带运行过程包括皮带 空载运行过程， 皮带依次携带形状、 大小 各不相同的单块煤块 运行过程以及皮带负载运行 过程； 图像处理模块， 用于将接收到的视频分成单帧图像， 之后将图像发送至 图片储存模块 或者异物判定模块， 所述图像处 理模块的工作过程具体如下： A1： 将视频拆分成单帧图像， 将空载状态下的图像标记为空载图像， 将空载图像按照采 集时间先后顺序依次发送至图片储 存模块； A2： 将含有单块煤块的图像按照时间先后顺序依次标记为样本图像YTi， i=1、 ……、 n， n 为自然数， 将 样本图像YTi与空载图像进行相似度比较： A21： 按照样本图像YTi的采集时间从图片储存模块中获取同一采集时间的空载图像， 此处同一采集时间表示非同日且同一时刻； A22： 将样本图像YTi与空载图像均在同一位置出现相同形状的图像标记为基础图像， 删除样本图像YTi中的基础图像， 形成新的图像并将其标记为去参数样本QYi； A23： 将去参数样本QYi发送至图片存储模块， 图片存储模块将去参数样本QYi一一储存 并构建样本数据库； A3： 将负载状态下的图像按照时间先后顺序依次标记为比对图像BTj， j=1、 ……、 m， m为 自然数， 将比对图像BTj与空载图像进行相似度比较： A31： 按照比对图像BTj的采集时间从图片储存模块中获取同一采集时间的空载图像， 此处同一采集时间表示非同日且同一时刻； A32： 将比对图像BTj与空载图像均在同一位置出现相同形状的图像标记为基础图像， 删除比对图像BTj中的基础图像， 形成新的图像并将其标记为去参数图像QTj； A33： 将去参数图像QTj发送至异 物判定模块中； 异物判定模块， 用于将接收到的图像与图片储存模块中的图像进行比对， 从而对皮带 运行过程中是否出现异 物进行判断， 所述异 物判定模块的工作过程具体如下： B1： 获取图片储存模块的样本数据库中的去参数样本QYi中样本轮廓， 选取样本轮廓中 两点之间最长线段以及两点之间最短线段， 并分别标记为样长值YCi和样短值YDi， 按照样 长值YCi从大到小的顺序构建样 长值集合CJ{YC1、 ……、 YCa}， a为自然数， 按照样短值YDi 从 小到大的顺序构建样短值 集合DJ{YD1、 ……、 YDb}， b为自然数； B2： 将YC1、 YD1代入公式 得到样长比YCB， 其中 为预设误差因子， ， 取1.104； B3： 将YCa、 YDb代入公式 得到样短比YDB， 其中 为预设误差因子， ， 取0.925； B4： 获取去参数图像QTj中若干个样本轮廓， 依次选取若干个样本轮廓中两点之间最长 线段以及两点之间最短线 段， 并分别标记 为比长值BCj和比短值BDj， 将比长值BCj和比短值权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115147770 B 3