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龙图腾网获悉安徽拓邦输送装备有限公司申请的专利基于机器视觉技术的皮带扣的寿命分析算法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120259229B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510329646.2，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于机器视觉技术的皮带扣的寿命分析算法是由胡迪;刘磊;王祥祥;仇坤;朱叶军;孟亦凡设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉技术的皮带扣的寿命分析算法在说明书摘要公布了：本发明涉及视觉检测技术领域，其公开了基于机器视觉技术的皮带扣的寿命分析算法，包括图像采集处理、区域语义分析、视觉矫正、皮带扣切分、边缘分析、直线检测、直线非极大值抑制、线间距测量、寿命分析，本发明利用机器视觉技术，实时捕捉皮带扣区域，快速分析视频流，能及时发现异常并反馈给控制中心，显著提升检测实时性，保障皮带机稳定运行；通过基于差分法分析视频流精准定位皮带扣区域，结合语义分割法清晰识别皮带扣边界，提高检测精度，减少误报漏报，能精确评估磨损程度和寿命状态，自动化检测无需人工干预，大幅缩短检测周期，提高检测效率。

本发明授权基于机器视觉技术的皮带扣的寿命分析算法在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉技术的皮带扣的寿命分析算法，其特征在于，包括以下步骤： 利用工业相机获取皮带扣工作时的视频流，提取含皮带扣的视频帧，并将其记为皮带扣图像；接着人工标注皮带扣区域像素点，并得到样本图像，随之训练FastSCNN模型，输入皮带扣图像，FastSCNN模型输出每个像素属于“皮带扣”或“非皮带扣”类别的概率图，概率图经阈值处理获二值化掩膜图，即皮带扣区域图像； 在相同拍摄场景放置正方形方格，并标注其顶点像素坐标，接着利用投影变换算法调整顶点，完成图像视觉矫正；之后提取矫正后的皮带扣区域图像，并标记边界坐标，之后计算切分边长和数量，切分出小正方形； 利用Canny方法对二值化掩膜图边缘检测，经高斯滤波、Sobel算子计算、非极大值抑制、阈值确定、膨胀腐蚀操作确定边缘图像；接着使用HoughLines算法对边缘图像直线检测，得到直线及端点坐标；然后通过直线的端点坐标计算直线长度并排序，选最长线段为候选，计算斜率和截距，保留最长两条不相交直线； 依据保留两条不相交直线的斜率和截距，计算其垂直距离；接着提取直线垂直距离组成数据序列，然后计算数据序列对应的平均值和标准差，并据其判断皮带扣是否损坏，当皮带扣未损坏时，计算其剩余寿命； 皮带扣图像提取方式如下： StepA1、从视频流中选定两张相邻的视频帧，并将两张视频帧中位于坐标x，y处像素点的像素值分别标记为Snx，y和Sn+1x，y； 其中，x表示视频帧中像素点的横坐标，表示视频帧中像素点的纵坐标，n表示视频帧的序号； StepA2、选定一列像素点，即x值固定，y值不同的像素点； 首先通过：，计算两张相邻视频帧在y轴方向上像素值的差异值； 随之对该列像素值的差异值在y轴方向上进行累加，并得到累加差异值； StepA3、按照StepA2的方式，计算出每一列的累加差异值； 随之从每一列的累加差异值中提取累加差异值的峰值，累加差异值的峰值代表在对应列上两张相邻视频帧差异值最大的位置； StepA4、提取预先设定的累加差异阈值； 当累加差异值的峰值大于累加差异阈值时，则跟踪记录每帧图像产生的峰值，直至其恢复到正常水平； 随之记录视频流对应拍摄时间内的所有峰值，并比较所有峰值的大小，随之取最大的峰值对应的帧作为皮带扣图像； 寿命分析具体方式如下： StepH1、提取多张视频帧中对应两条不相交直线的垂直距离，并将其组成为一个随时间变化的线间距数据序列，同时将其标记为D0=｛D1，D2，……Dg｝，g为多张视频帧的数量； StepH2、接着计算出线间距数据序列中所有垂直距离的平均值和标准差，并将其分别标记为D1和D2； StepH3、提取预先设定的垂直距离临界值Dy，该值表示皮带扣损坏或磨损的垂直距离阈值； 随之将当前视频流对应拍摄时间内测量得到的线间距数据序列中所有垂直距离的平均值D1与垂直距离临界值Dy进行比较； 如果D1＞Dy，则判定皮带扣已损坏或磨损； 如果D1≤Dy，随之将线间距数据序列中的各个垂直距离分别Ds与垂直距离临界值Dy进行比较，若含有一组Ds＞Dy，则判定皮带扣已损坏或磨损，反之则判定皮带扣未损坏或未磨损； 同时，提取预先设定的垂直距离的波动阈值Dz； 如果D2＞Dz，则表明皮带扣存在异常磨损的风险； 如果D2≤Dz，则表明皮带扣的磨损较为均匀； StepH4、当皮带扣未损坏时，则基于线性拟合的方法计算皮带扣对应的历史宽度变化率； 其方式如下： 通过：线性拟合方程y=ax+b表示垂直距离随时间的变化关系； 其中，表示x为视频帧的时间序号，y表示垂直距离； 随之通过最小二乘法求解线性拟合方程中的a和b；其中，a为皮带扣对应的历史宽度变化率； StepH5、提取表示皮带扣损坏对应的垂直距离临界值Dy，然后将其代入线性拟合方程y=ax+b，并将得出的x值记为最大使用时间； 随之将当前视频流对应拍摄时间内测量得到的线间距数据序列中所有垂直距离的平均值D1代入线性拟合方程y=ax+b，并将得出的x值记为当前使用时间； 然后将最大使用时间减去当前使用时间，计算出皮带扣的剩余寿命。

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