基于深度学习的传输带纵向撕裂检测研究

被引量 : 0次 | 上传用户:XP19830828
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
在港口、矿山中输送煤炭、矿石等,传送带输送机是重要的传输设备,在输送带运行的时候,输送带运行过程中,因为突发事件,纵向撕裂便可能会产生。此时如果事故一旦发生,需要及时检测出撕裂故障并进行停机,否则输送带继续长距离运行会导致输送带长距离的撕裂损坏,造成的经济方面损失很严重。在输送机工作的时候,为了快速地检测出和准确地检测,输送带发生的纵向撕裂事故,本项目课题对于输送带纵向撕裂的背景,深刻研究详细分析,在基于激光线间接辅助测量的检测装置,分析样本的特点机理,先对样本数据进行前景与背景的分离,即分割出激光
其他文献
学位
学位
学位
学位
学位
电致变色技术是一种低能耗的智能变色技术,目前已有建筑智能窗、汽车后视镜、飞行器窗户等设备广泛应用该技术,这种高新技术的工作原理是电驱动薄膜材料的光学性能发生动态变化。但是,受限于电致变色材料单一的颜色变化,该技术尚难以在显示技术、可见光伪装、可变色手机背板等市场空间更广阔的领域推广开来。五氧化二钒(vanadium pentoxide,V_2O_5)是一种颜色变换丰富的电致变色材料,可在黄、绿、灰
学位
学位
学位
学位
学位