皮带运输机是矿井、港口等企业中物资运输的主要设备。皮带造价昂贵,不同物资运输的过程中极易出现异物磨损和卡压皮带情况,造成皮带的损伤甚至撕裂。一旦皮带发生撕裂,如果不能及时报警,将导致整条皮带损毁,严重损坏机架结构,造成巨大经济损失,甚至威胁现场工作人员的安全。在分析皮带撕裂特征基础上,本文设计了一种采用红色线性激光辅助的机器视觉皮带撕裂检测系统,利用激光条纹畸变特征判别皮带撕裂。皮带高速工作使得检测系统必须具备高速、准确的特点,基于此,本文提出了一种快速识别算法,首先将预处理后的图片利用基于洛伦兹信息测度的线性加权Ostu分割算法进行激光条纹分割,然后利用基于Hessian和脊线跟踪的提取算法进行激光条纹中心线提取,最后提取中心线畸变信息,进而表征皮带的撕裂状况。本课题选定秦皇岛港股份有限公司第七港务分公司BD7-2皮带运输机作为实验场地。根据现场机架结构设计了图像采集设备、线性激光设备、传输处理设备和辅助设备等硬件设备,进行了现场线缆铺设和设备安装。采用Lab VIEW开发环境,进行检测算法设计与软件界面开发,利用OPC协议实现检测系统与控制系统交互通信,数据库自动存盘,整个过程无需人为干预,实现完全自动检测。本文设计的检测系统测试阶段,现场采集64892张图片的识别准确率达到96.82%,2015年11月投入现场连续运行以来,皮带撕裂检测系统能够准确判断当前皮带运行状态,防护措施亦能满足现场工业环境粉尘污染,系统运行稳定可靠,达到了预期目的。