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针对运煤皮带经常性的纵向撕裂问题,考虑到煤码头复杂环境引起的检测不精确性,提出基于序列最小最优化(SMO)算法的红外图像检测方法。由于煤码头存在着大量的水雾和粉尘,将在很大程度上影响图像的提取和处理。通过获取运煤皮带的红外图像,采用SMO算法构建决策模型并对红外图像进行分割。由实验效果图可得,分割效果良好,辨识度高,并从检测精度和分割时间两个角度出发,通过对比BP神经网络算法、SVM算法和SMO算法,表明SMO算法不仅预测精度高,而且实时性好,能够满足皮带撕裂图像检测的诊断要求。