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龙图腾网获悉国家能源集团新疆能源有限责任公司申请的专利带式输送机检测系统和带式输送机检测系统的控制方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：CN117550307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202311762242.X，技术领域涉及：B65G43/02；该发明授权带式输送机检测系统和带式输送机检测系统的控制方法是由王迎春;闫震;张笑文;冉从江;李军权;邓育健设计研发完成，并于2023-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本带式输送机检测系统和带式输送机检测系统的控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种带式输送机检测系统和带式输送机检测系统的控制方法，涉及传送带检测技术领域。该带式输送机检测系统包括带式输送机和上位机，带式输送机包括固定架和信息采集模块，其中，固定架位于带式输送机上表面的中间位置，信息采集模块位于固定架上，信息采集模块用于采集带式输送机的传感数据，传感数据包括红外图像和声音信号；上位机与带式输送机通信连接，上位机用于根据传感数据确定带式输送机是否故障。该方案解决了传统的人工对传送带进行巡检的方法在实际使用时，成本高、实时性差、准确率低的问题。

本发明授权带式输送机检测系统和带式输送机检测系统的控制方法在权利要求书中公布了：1.一种带式输送机检测系统的控制方法，其特征在于，所述带式输送机检测系统包括带式输送机、上位机、主控模块和数据传输器，所述主控模块包括主控板和无线传输模块，所述主控板与所述带式输送机通信连接，所述主控板用于对系统整体进行控制，所述无线传输模块与所述主控板通信连接，所述无线传输模块用于传输数据至所述数据传输器，所述数据传输器将数据传输至所述上位机，具体包括以下步骤： S1.数据信息采集步骤，采集所述带式输送机不同运行状态下的传感数据，所述传感数据包括红外图像和声音信号； S2.数据传输步骤，通过上位机启动LabVIEW软件，通过所述数据传输器传输所述传感数据，通过所述主控板对所述传感数据进行记录和储存，通过所述LabVIEW软件调用MATLABScript脚本，采用所述MATLABScript脚本对采集储存的所述传感数据进行处理，需要突出所述红外图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息； S3.数据级处理步骤，采用所述声音信号对所述红外图像进行滤波处理，并对所述红外图像的显著区域进行分割以及特征提取，得到处理后的所述红外图像，其中，所述显著区域为灰度值大于预设值的区域； S4.特征级处理步骤，构建第一检测模型，其中，所述第一检测模型是使用多组训练数据来通过VNWOA算法和BP算法训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括历史时间段内获取的历史红外图像和第一历史检测结果； 将处理后的所述红外图像输入至所述第一检测模型，得到所述红外图像对应的第一检测结果； 构建第二检测模型，其中，所述第二检测模型是使用多组训练数据来通过VNWOA算法和BP算法训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括历史时间段内获取的历史声音信号和第二历史检测结果； 将所述声音信号输入至所述第二检测模型，得到所述声音信号对应的第二检测结果； S5.决策级处理步骤，将所述第一检测结果和所述第二检测结果融合诊断，对检测结果进行排序，对排序序号进行平均，对平均排序序号进行归一化，确定所述带式输送机的目标检测结果；输出所述目标检测结果并对图像、波形、故障信息进行显示； 所述S3步骤中，滤波处理包括以下步骤： A1步骤，依照最外侧边界值确定对所述红外图像进行扩充窗口的最大尺寸，以确保所述红外图像可充满窗口，保证后续处理效果； A2步骤，用3x3的初始滤波窗口依次遍历所述红外图像中的点，将当前窗口中心点位置处的像素值勾作为自适应滤波窗口的中心点，在形成X的滤波窗口邻域内找到最大灰度值和最小灰度值； A3步骤，进行初次噪声判断，如果噪声小于或者等于所述最小灰度值或者所述噪声大于或者等于所述最大灰度值的情况下，则转到A4中的二次噪声检测，否则继续循环执行步骤A3，同时按照预设步长增大窗口直到WN─输出原始灰度值，便于后续进行处理； A4步骤，进行二次噪声检测时，当所述噪声小于第一灰度值或者所述噪声大于第二灰度值的情况下，则滤波后输出为改进的均值滤波器值项，否则增大窗口尺寸，若不满足所述噪声小于第一灰度值或者所述噪声大于第二灰度值则循环执行步骤A3，直到窗口尺寸所〉Ng时，Ng为所述红外图像中出现g这种灰度级的像素的个数，N为所述红外图像中的像素总数，大于Ng值则为无噪声点被检测出，输出A3中的原灰度值； A5步骤，循环步骤A2到步骤A4，采用滤波器过滤完成所述红外图像上所包含的所有点，将A1中扩充的边界去除，直到处理后的所述红外图像； 所述S3步骤中，特征提取具体包括以下步骤： C1步骤，采用显著区域分割法对滤波处理后的所述红外图像进行目标分割； C2步骤，先对彩色图像进行高斯低通滤波和局部熵纹理分割去除纹理区，得到R、G、B分量的滤波灰度图，聚类分割自动划分出每个分量的最亮区域、最暗区域和剩余区域这三个区域，每个颜色分量选择最亮或最暗这两个区域与剩余区域亮度差值最大的一个区域，对此选择区域边界进行角点和边缘点检测，将这些特征点作为显著点，再通过填充及膨胀使区域闭合，提取面积最大的连通区域，最终得到显著区域，分割出所述带式输送机的故障区域； C3步骤，使用Canny算法对分割后的所述故障区域进行边缘提取，得到所述故障区域的形状特征。

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