基于太赫兹成像的输送带撕裂检测与分类识别研究

摘要

针对现有输送带撕裂检测方法存在灵敏度和安全性能低，且无法消除复杂工作环境带来的影响等问题，提出了一种基于太赫兹成像技术的输送带撕裂检测方法。设计并搭建了连续波太赫兹反射式成像系统，采集输送带撕裂的太赫兹图像；对原始图像进行滤波等处理获得低噪声太赫兹图像；最后搭建了基于机器学习太赫兹图像自动分类识别系统，该系统通过提取太赫兹图像的灰度直方图统计特征和几何特征，构建太赫兹图像特征库，并利用特征选择去除特征冗余，最终结合分类器实现对输送带撕裂种类的自动分类与识别。结果表明：通过太赫兹反射式成像系统对输送带进行成像实验，验证了太赫兹波成像技术检测输送带撕裂的可行性；太赫兹图像自动分类识别系统实现了对输送带3种撕裂种类的自动分类与识别，在组合特征下，使用支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的分类准确率可达91.6%。

关键词

成像系统 / 太赫兹成像 / 输送带 / 撕裂检测 / 特征提取 / 机器学习