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文檔簡介
1、帶式輸送機(jī)是一種現(xiàn)代化生產(chǎn)中的連續(xù)運(yùn)輸設(shè)備,已廣泛應(yīng)用于煤炭、礦山、港口、電力、冶金、化工等領(lǐng)域。輸送帶是帶式輸送機(jī)的牽引和承載關(guān)鍵部件。在使用過程中,由于輸送帶跑偏、外部尖銳物體刺入輸送帶等原因,經(jīng)常產(chǎn)生縱向撕裂故障,若得不到及時(shí)檢測和處理,會(huì)造成重大安全事故,導(dǎo)致停產(chǎn)、運(yùn)輸物料的損耗、設(shè)備的損壞和人員傷亡、巨大經(jīng)濟(jì)損失,嚴(yán)重影響安全生產(chǎn)。本文對基于機(jī)器視覺的輸送帶縱向撕裂故障在線檢測技術(shù)進(jìn)行了研究,主要包括以下內(nèi)容:
(1
2、)研究了基于機(jī)器視覺的輸送帶縱向撕裂故障在線檢測理論與方法,提出了一種使用線陣CCD攝像機(jī)的基于機(jī)器視覺的輸送帶縱向撕裂故障在線檢測方法,實(shí)現(xiàn)了對輸送帶縱向撕裂故障的在線檢測,提高了檢測的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。
(2)研究了輸送帶圖像壓縮編解碼算法,針對工業(yè)級線陣CCD攝像機(jī)采集輸送帶圖像中大部分行和列像素值變化不大的特點(diǎn),提出了一種行再生和游程編碼的輸送帶圖像壓縮編解碼算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在保證圖像質(zhì)量的前提下,提高了輸送帶
3、圖像的壓縮率及圖像數(shù)據(jù)傳輸?shù)男省?br> (3)研究了基于機(jī)器視覺的輸送帶圖像處理算法,提出了一種灰度值形態(tài)學(xué)梯度和單尺度Retinex(SSR)算法的輸送帶圖像去霧增強(qiáng)算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法提高了輸送帶圖像的圖像質(zhì)量,實(shí)時(shí)性好;研究了輸送帶圖像分割算法,提出了一種灰度平均法的改進(jìn)遺傳算法的閾值分割算法,該算法對圖像進(jìn)行閾值分割,獲得輸送帶二值圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法獲得的二值縱向撕裂故障圖像特征明顯,實(shí)時(shí)性好,為后續(xù)的故障特征
4、提取與識(shí)別奠定了基礎(chǔ)。
(4)研究了輸送帶縱向撕裂圖像特征提取與故障識(shí)別算法,提出了一種輸送帶縱向撕裂故障預(yù)判、幾何特征統(tǒng)計(jì)法和最小距離分類器相結(jié)合的輸送帶縱向撕裂圖像特征提取與故障識(shí)別算法,該算法首先對輸送帶圖像進(jìn)行預(yù)判,找出具有疑似縱向撕裂故障圖像,再采用幾何形狀特征統(tǒng)計(jì)法提取疑似縱向撕裂故障圖像特征向量,最后通過最小距離分類器將其與各類圖像原型特征向量的歐氏距離比較進(jìn)行分類,識(shí)別出輸送帶縱向撕裂故障。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法縱
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