现代科学技术日新月异,第二产业不断向自动化和智能化发展,输送带的出现恰好满足了现代生产智能化的发展趋势。不仅节省了人工成本,提高了生产效率,而且还规范企业生产管理。对于煤矿生产来说,输送带更是必不可少的运输主力军,但是由于矿井工作环境的复杂性和工作繁重性,输送带的撕裂、打滑和跑偏这些故障将给工厂带来严重的经济损失,甚至人员伤亡。因此,本文对矿井输送带图像预处理后,进行输送带撕裂和跑偏检测的研究。主要做了以下内容的研究:(1)对输送带图像进行预处理。摄像头采集矿井输送带视频,对其分帧图像后,进行图像增强处理。采用二维变分模态(Two-Dimensional Variational Mode Decomposition,2D-VMD)的加权引导滤波算法进行图像增强。利用二维变分分解后高频区抑制高频噪声的优势,对分解后的低频区进行加权边缘的引导滤波处理,降低图像噪声、提亮色度和增强细节纹理;(2)针对输送带裂缝故障,提出基于小波融合的边缘检测算法。根据小波多尺度分解特性,将图像分成高频和低频区。多尺度多方向的结构元素形态学处理低频区,改进的Canny算子处理高频区,并分别提取裂纹纹理信息,最后用图像融合技术——逆小波重建原始图像。此外,通过均方根误差、峰值信噪比等指标对图像进行评价和分析,实验结果表明本算法在抗噪、提取裂纹信息量等方面都要优于传统的检测方法;(3)针对输送带跑偏故障,采用动态规划边缘线段检测跑偏故障算法。在图像累计概率霍夫变换(PPHT)后,对检测到的直线进行像素正交分解定位;排序建模为马尔科夫链,用动态规划的方法完成直线排序,通过后边缘概率方法算出期望数量,完成输送带两侧的直线检测;最后根据直线斜率范围,判定皮带是否存在跑偏的现象;(4)基于上述的研究内容,搭建MFC(微软基础类库)人机交互界面。这样既可以封装撕裂和跑偏算法的程序,提供友好的人机交互界面平台,又方便设置常见的图像处理实验参数,最终提高输送带故障的检测效率和精度。