钢丝绳芯输送带广泛应用于煤炭、矿山、冶金、电力、化工等领域。一条长距离的钢丝绳芯输送带是由多条输送带用特殊的硫化工艺连接而成,其中钢丝绳芯输送带的接头是整条输送带抗拉强度较低的部位,容易发生接头抽动故障。如果不及时检测接头抽动情况,将会造成严重的断带事故。因此,准确、高效地检测接头抽动可预防事故发生。本文对钢丝绳芯输送带接头抽动故障检测算法进行了研究,主要包括以下工作:首先,对图像增强算法、图像滤波算法与图像分割算法三部分进行了深入理论研究。在理论基础上,针对X光高速探测器采集到的钢丝绳芯输送带X光图像特点,对图像进行了相关预处理。其次,根据钢丝绳芯输送带X光图像的特点,设计了一种基于形态学的钢丝绳芯输送带接头图像筛选算法。利用形态学提取每张图像中的接头区域并通过计算此区域面积是否为0来判断每张图片中是否含有接头信息,从而实现了对含接头信息的钢丝绳芯输送带图像的筛选。然后在接头图像筛选的基础上,设计了含接头信息的钢丝绳芯输送带图像的拼接算法。通过实验表明,该接头图像筛选以及拼接算法具有较高准确率。最后,针对恶劣工况环境下获取的钢丝绳芯输送带X光图像,设计了一种基于Blob分析的接头抽动检测算法。利用Blob分析法,首先实现了对钢丝绳芯输送带接头X光图像中各接头分层区域的最小外接矩形以及各层接头空档区域的提取,并根据最小外接矩形以及接头空档区域信息分别获取上下拟合直线以及各接头空档区域重心;接着在提取信息的基础上,设计了接头抽动距离和整体伸长量的计算算法以及接头抽动质量评估方法。最后对此算法进行了实验测试,实验证明,该算法可精确检测接头抽动故障,为输送带安全运行提供了保障。