中国是全球第一大输送带生产与消费国，2003-2013年我国输送带产销年度增长率保持15％以上，2013年产量达到4.2亿平方米，占当年全球输送带总市场规模的二分之一左右。输送带在煤炭、矿山、港口、电力、冶金、化工等领域广泛应用，是我国现代化生产的主要运输设备之一。输送带在使用过程中经常产生故障，如果得不到有效、可靠的检测和处理，将会造成断带或纵向撕裂等重大安全事故，停产、运输物料的损耗，设备的损坏和人员伤亡，巨大的经济损失，严重影响安全生产。为了保证输送带的运行安全，需要对输送带表面故障检测的关键技术进行研究。　　本文研究了基于机器视觉的输送带破损图像检测算法，提出了一种改进的基于多结构元素的抗噪形态学输送带破损图像检测算法，该算法根据输送带破损图像特点，首先对输送带破损图像进行形态学滤波，然后用形态学结构探针（结构元素）分别从0°、45°、90°、135°方向进行边缘检测，最后对破损图像进行阈值化，以及计算破损的面积，并给出破损程度;研究了基于机器视觉的输送带纵撕图像检测算法，提出了一种基于空域同态滤波和列局部阈值的输送带纵撕图像检测算法，该算法通过对输送带纵撕图像进行同态滤波预处理后，消除不均匀照度的影响，增强图像细节，再根据纵撕图像的特点利用列局部阈值法对预处理后的图像进行二值化处理，最后根据二值图像中纵向长度、横向宽度非零的值确定纵撕程度;在MATLAB环境下，编写了上述算法的程序，并进行了实验，结果表明输送带破损图像检测算法能够检测出输送带破损图像故障，计算出破损面积，具有检测准确、速度快的优点;输送带纵撕图像检测算法能够检测出输送带纵撕图像故障，计算出纵撕的长度和宽度，具有检测准确的优点。　　本文所研究的算法能够应用于基于机器视觉的输送带表面故障检测系统，实现输送带破损及纵撕故障检测，从而可以避免输送带撕裂和断带安全事故的发生，设备的损坏，停产和人员伤亡，减少了物料损耗和经济损失，提高了生产效率，具有显著经济和社会效益，在煤炭、矿山、港口、电力、冶金、化工等领域具有很高的应用价值。