在立井提升系统中,箕斗承担着运输煤炭和矸石的作用,箕斗在装载煤炭和矸石时,安装在箕斗内壁上的衬板会受到强烈的冲击与磨损,长时间后就会导致衬板破损失效,因此煤矿需按时间停车检测更换衬板,由于箕斗的工况及自身尺寸的原因,目前更换衬板方式都通过人工进入箕斗内部检查和更换,这种更换方式不但工作效率低而且危险系数高。目前,机器人与视觉检测技术已广泛应用,为此,本文结合机器人结构设计和视觉检测等技术,设计一种机械装置代替人工进行损伤衬板的检测识别与更换。本文以面向箕斗损伤衬板更换为目的,基于爬壁机器人与机器视觉检测技术设计箕斗衬板更换装置,开展爬壁机器人力学、磁轮吸附性能以及机器视觉检测技术研究,旨在为箕斗衬板自动更换提供重要技术支撑。首先,针对衬板更换装置要实现的功能以及箕斗衬板位置特征,完成了总体方案设计,并设计了牵引式爬壁机器人和外部牵引装置;并基于结构特征和工作过程,设计了箕斗衬板更换流程。接着,对爬壁机器人整体进行了静力学分析,获得了满足安全需求的永磁轮吸附力;针对抓取损伤衬板过程可能出现的危险情况对抓取板进行静力学分析,获得了满足可靠吸附的电磁吸盘吸附力;采用Workbench软件对关键零件进行有限元仿真分析和优化;搭建爬壁机器人试验样机,并对抓取板电磁吸盘吸附力进行实验研究,满足抓取衬板的承载需求。然后,对牵引式爬壁机器人驱动机构中的永磁轮进行设计及优化,基于Maxwell软件对比不同磁路的吸附力性能分析,优选永磁轮磁路;分析结构参数对永磁轮吸附力和吸附效率的影响规律,探究了凹凸不同衬板表面下永磁轮与工作壁面之间的吸附力,确定了永磁轮最优的结构尺寸。最后,基于机器视觉对箕斗内部损伤衬板表面进行检测,采用图像灰度变换和降噪进行预处理,并运用Canny边缘检测算法对处理后的二值图进行边缘检测,通过图像进行分割选出目标区域,再对目标区域的缺陷进行提取分析。