井下带式运输机是煤炭生产的重要设备,承担着从采煤面到提升井口运输煤炭的工作。由于其连续运行时间长、工作负荷大等原因,以皮带跑偏为代表的机械故障时有发生,严重威胁到煤矿的生产安全。传统的井下带式运输机日常检查工作主要依靠人力巡视来完成,工作效率低下;皮带跑偏故障的检测过分依赖于机械式跑偏传感器,检测效果不佳。针对上述问题,本论文设计了一套井下带式运输机自动巡检装置方案,该装置能够在井下带式运输机巷道内自动运行。配备有多种传感器的移动巡检机构,能够完成对瓦斯气体浓度等日常工作参数的测定;并能够通过机器视觉系统完成皮带跑偏故障的判断,克服了传统检测方法的诸多弊端。本论文详细分析了皮带跑偏故障的原因和类型,对自动巡检装置的系统组成、实施方案、机械结构和巡检轨迹进行了设计。并完成了移动巡检机构控制系统的硬件设计,包括单片机部分的器件选型和基本硬件电路设计,以及机器视觉部分的器件选型。本论文分析了皮带跑偏故障图像的特点,并详细阐述了基于机器视觉的皮带跑偏故障检测方法的基本原理。本论文给出了皮带跑偏图像的预处理算法,并在此基础之上,设计了基于形态学处理的跑偏带面面积检测方法和基于跑偏皮带边缘检测的ROI像素灰度检测两种跑偏检测方法。应用上述检测方法,完成了基于机器视觉的皮带跑偏综合检测方法的设计,并对该综合检测方法的有效性进行了验证。最后,本论文运用Emgu CV机器视觉库和Win Form技术开发了一套上位机在线监控管理软件。