钢丝绳芯输送带是当今现代化生产中物料输送的主要传送设备。长距离输送带中的接头部分常因受外力过大而发生抽动,严重时会导致输送带的断裂,从而造成巨大经济损失甚至人员伤亡。因此在输送带工作现场中,排除信号采集系统所造成非均匀光照影响,实时准确地检测接头抽动,是防止事故发生的必要措施。针对现有工程方法中存在的信号采集和校正的自适应性差、接头位置检测不精确和接头抽动检测准确率低等缺点,本文从非均匀光照X光图像自适应预处理、接头边缘精确定位以及接头抽动准确检测三方面加以改进,设计了一种全新的钢丝绳芯输送带X光图像预处理和接头抽动检测方法。针对在图像采集过程中存在的诸多不利因素而导致的非均匀光照X光图像,本文分析了钢丝绳芯输送带的特殊纹理特征,首次提出了基于最大值理论的不均匀背景估计模型,并结合Retinex理论计算得出灰度校正后的X光图像。理论分析和实验结果均验证了上述方法能有效去除钢丝绳芯输送带X光图像的不均匀光照效果,从而间接提高基于X图像的接头识别的准确率。针对接头边缘计算的不准确,本文提出了基于轮廓和质心计算的接头边缘定位方法,使用Sobel边缘检测算子检测钢丝绳的接头边缘并提取接头边缘的质心作为接头点位置。针对传统接头抽动检测的不稳定问题,本文提出了基于BRIEF的接头抽动检测方法:首先对分层后的接头点进行直线拟合,然后对当前采集图像和参考图像的接头进行匹配,将接头点看做特征点,结合BRIEF算法获取特征点描述子得到匹配结果,最后比较匹配接头点到各自联合拟合直线的距离,若距离差大于一定的阈值则表明接头抽动。基于工程现场数据的测试表明本文所提方法能有效消除不均匀光照影响,显著提高钢丝绳接头识别的准确性,并且能够精确的检测出接头发生抽动的长度,为输送带故障在线监测系统中接头抽动的实时监测提供了有力的保障。