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申请/专利权人：西安重装韩城煤矿机械有限公司

摘要：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及基于机器视觉的输送带异物识别检测系统，该系统包括：第一模块、第二模块和第三模块，通过超像素分割算法对原煤运输图像进行分割，通过识别算法对分割结果进行异物识别，其中，对种子点进行更新的过程为：根据种子点和中心点的位置，将种子点对应的超像素划分为两个区域，根据两个区域中的像素点的颜色特征的差异，计算两个区域的颜色一致性，通过颜色一致性对种子点和中心点之间的距离加权，获得第一更新向量，根据种子点对应的超像素内所有像素点的梯度的分布情况，确定第二更新向量，根据第一更新向量和第二更新向量对种子点进行更新。本发明提高了后续对原煤运输图像进行异物识别的准确性。

主权项：1.基于机器视觉的输送带异物识别检测系统，其特征在于，包括：第一模块，用于采集带式输送机的原煤运输图像；第二模块，用于根据预设的种子点，通过超像素分割算法对所述原煤运输图像进行多次迭代分割，确定原煤运输图像的分割结果，所述分割结果包括多个超像素；每次迭代分割时，对种子点进行更新的过程为：对于任一种子点，根据种子点以及种子点对应的超像素的中心点的位置，将种子点对应的超像素划分为两个区域；确定两个区域的颜色一致性，包括：将第一区域和第二区域中包含像素点最多的区域，记为第三区域，将另一个区域记为第四区域；根据两个区域中的像素点的颜色特征的差异，确定第四区域中与第三区域中的各像素点的颜色特征相似的像素点；则两个区域的颜色一致性满足关系式：；式中，Y表示两个区域的颜色一致性，表示第三区域包含的像素点的数量，表示第四区域包含的像素点的数量，表示第四区域中与第三区域中的第m个像素点的颜色特征相似的像素点的数量；将种子点指向中心点的方向，作为种子点的第一更新向量的方向；通过颜色一致性对种子点和中心点之间的距离进行加权，获得种子点的第一更新向量的模长；根据种子点对应的超像素内所有像素点的梯度的分布情况，确定种子点的第二更新向量的方向和模长，包括：计算种子点对应的超像素内所有像素点的梯度幅值，将梯度幅值大于预设第二阈值的像素点，作为目标像素点；根据目标像素点的位置，对所有目标像素点的位置进行线性拟合，将获得的拟合直线作为分割线；将分割线的两个垂直方向中与种子点的第一更新向量的方向的夹角最小的垂直方向，作为第二更新向量的方向；所述种子点的第二更新向量的模长满足关系式：；式中，表示第二更新向量的模长，Q1表示种子点对应的超像素的中心点到分割线的距离，Q2表示种子点到分割线的距离，表示种子点和种子点对应的超像素的中心点之间的距离，表示以自然常数为底的指数函数；根据第一更新向量和第二更新向量的方向以及模长，确定对种子点进行移动时的方向和距离，以便于获得更新后的种子点；第三模块，用于通过识别算法对原煤运输图像的分割结果进行异物识别，以便于对带式输送机上的非煤异物进行报警。

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