带式输送机是一种被广泛应用于煤炭、工业生产物流的物料运输设备。由于带式输送机是工业运输的重要设备之一,其实时运行状态能直观影响到整体工业运行效率。带式输送机运行速度是其运行状态的核心参数,在满足工业现场生产要求的前提下对带式输送机速度进行测量具有重要意义。现有工业运输环境下,对带式输送机速度测量方法一般采用传统接触式测速仪,该方法测量精度高且实时性好,但是由于接触式测速仪固有的物理属性,导致在测速过程中存在一些缺陷和不足。首先,测速仪器与带式输送机表面接触可能存在打滑问题。其次,由于接触面的长期接触工作,会出现测速轮工作损耗从而影响测量精度。最后,在带式输送机运输物料时,接触式测速仪器可能与物料发生碰撞从而影响生产运输安全。由于上述缺陷,为了克服传统接触式测速方法的局限性,本文在机器视觉研究理论基础之上,设计了一种基于机器视觉的非接触式带式输送机测速方法。该测速方法理论基础如下:带式输送机处于工作运行状态时,其背景图像可近似看作是静态图像,在此基础上对带式输送机下表面作视觉特征物标记。通过高清工业相机在单位时间内进行连续拍摄,可以得出视觉特征物的位移变化,带式输送机速度变化可以在一定程度上用视觉特征标志物运动速度信息描述。通过图像预处理得到滤波去噪带式输送机图像,将Meanshift算法核函数作用于YOLO检测目标框内,计算得出该检测物体特征值概率分布,并将该概率分布带入计算得出Meanshift向量,进行迭代搜索来实现视觉特征标志物的检测追踪。并通过相机标定方法计算得出转移矩阵,将视觉特征标志物像素位移变化映射至三维空间实际位移变化,从而得出带式输送机运行速度。在该方法中,使用光学相机系统对输送带的图像进行采集并使用视觉算法进行实时分析,从而获取带式输送机的运动位移信息计算运行速度。在上述理论研究的基础之上,进行了方法整体设计工作,包括机器视觉算法设计以及实验平台软件硬件设计,最终由实验验证理论设计方法。基于实验平台进行了多组实验,实验结果表明本文设计基于机器视觉带式输送机测速方法能克服传统接触式测速仪的缺陷,同时对比实验证明基于机器视觉带式输送机测速方法精度与实时性能满足工业生产要求,对于带式输送机运行状态检测创新有一定意义。