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龙图腾网获悉广东科凯达智能机器人有限公司申请的专利一种基于图像识别的检测皮带撕裂情况的方法及系统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：CN116946645B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310683478.8，技术领域涉及：B65G43/02；该发明授权一种基于图像识别的检测皮带撕裂情况的方法及系统是由梁康;薛家驹;许亮;李方;钟小芳设计研发完成，并于2023-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像识别的检测皮带撕裂情况的方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于图像识别的检测皮带撕裂情况的方法及系统，其中方法包括以下步骤：获取皮带的运行图像，并在运行图像中设定选取包含激光的ROI区域；裁剪出运行图像中每一帧的ROI区域的原始图像；对原始图像的每一帧的ROI区域进行拟合，得到激光的上边界下边界；通过上边界与下边界之间的高度差值，获取得到撕裂可疑点组；获取撕裂可疑点组与其相邻的像素点的曲率，统计宽度范围内获取撕裂点在运行图像出现的次数，并通过运行皮带的运行速度与撕裂点出现的帧数获取皮带的撕裂长度。本发明通过图像识别来对皮带的撕裂情况进行智能的检测，相较于现有技术通过人工确定皮带的撕裂程度，能够有效提高度量皮带撕裂的准确性，对皮带断裂作出及时的预警。

本发明授权一种基于图像识别的检测皮带撕裂情况的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的检测皮带撕裂情况的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：使用激光对皮带进行扫描，获取皮带的运行图像，并在运行图像中设定选取包含激光的ROI区域； 步骤S2：裁剪出运行图像中每一帧的ROI区域的原始图像； 步骤S3：对原始图像的每一帧的ROI区域进行拟合，得到激光的上边界下边界； 步骤S4：通过上边界与下边界之间的高度差值，获取得到撕裂可疑点组； 步骤S5：获取撕裂可疑点组与其相邻的像素点的曲率，判断撕裂可疑区点组的曲率是否满足曲率阈值，若满足，则将该点作为撕裂点； 所述步骤S5的具体步骤如下： 步骤S51：分别获取撕裂可疑点组中两个像素点左右两侧的相邻像素点，并分别获取两个相邻像素点到可疑点组中像素点的距离和距离； 步骤S52：构建一个二次函数模型：； 使用距离和距离构建出第一矩阵，其中第一矩阵如下所示： ； 步骤S53：通过所述第一矩阵与一个二次函数模型共同算求出系数向量、与的具体数值； 步骤S54：通过系数向量与获取该可疑点组的像素点的曲率，其中曲率的获取公式如下：；其中，，其中x2为其中一相邻像素点的横坐标值； 步骤S55：判断可疑点组中任一像素点的曲率是否大于曲率阈值，若大于，则将该可疑区点组标记为撕裂点； 步骤S6：统计宽度范围内获取撕裂点在运行图像出现的次数，并通过运行皮带的运行速度与撕裂点出现的帧数获取皮带的撕裂长度； 步骤S6的具体步骤如下： 当前帧首次出现撕裂点后，对撕裂点进行标记，并设置标记后的撕裂点出现次数为1； 判断下一帧是否出现撕裂点，若出现有撕裂点，则逐一获取该帧的撕裂点横坐标与上一帧所有被标记撕裂点横坐标的差值，判断横坐标的差值是否大于宽度范围，若所有的横坐标的差值大于宽度范围，则将该撕裂点进行标记，并置标记后的撕裂点出现次数为1，若存在有横坐标的差值小于宽度范围，则增加宽度范围内被标记撕裂点的出现次数，若没有出现有撕裂点，则判断撕裂点出现次数是否存在更新，若出现次数没有存在更新，则计算出撕裂的长度； 其中撕裂的长度计算公式如下：，其中n为撕裂点出现次数，v为皮带的速度，e为帧数。

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