目前,煤矿企业对提高煤炭运输效率与改善装车效果迫切需求,实现快速定量装车站智能装车逐步成为热点研究问题之一。随着计算机视觉技术不断成熟,将计算机视觉技术应用于快速定量装车站,对实现智能装车、降低人员劳动强度具有重要意义。主要对快速定量装车站的车厢编号识别、车厢位置检测和装车溜槽控制三项关键技术进行研究,旨在实现快速定量装车站精准装车,改善装车效果。针对车厢编号尺寸多样、喷涂效果各异以及环境光照不均等问题,提出一种基于改进的Faster R-CNN网络的车厢编号识别方法。首先,引入Retinex图像增强算法对低照度车编号图像进行增强,降低光照对图像影响;其次,在车厢编号数据集上聚类计算Anchor box,得出合理的Anchor box尺寸与长宽比例;最后,通过使用分层多尺度区域推荐网络,并引入GIo U边框回归损失函数,提高车厢编号识别回归框准确率和小编号检测能力。在装车站现场进行车厢编号识别试验,推断速度为4帧/s,m PA为95.89%,可以实现在装车过程中准确、实时的识别车厢编号。针对目前车厢位置依靠人工经验判断,引起洒料、偏载和留坑等问题,设计基于深度语义分割的车厢上边框图像分割方法,通过对分割结果进行分析计算,为装车溜槽升降控制提供触发控制信号。首先,车厢上边框图像分割方法参照FPN网络结构,提取与融合不同分辨率、不同语义强度的特征图;其次,通过引入基于期望最大化算法的注意力机制,过滤特征图内噪声、提高图像分割边界精度;最后,对语义分割结果进行计算,得出车厢位置信息。模型在测试集上的m Io U为81.21%,m PA为88.64%。在装车现场进行车厢位置检测试验,车厢位置检测模型的检测精度满足装车过程中车厢位置检测任务要求。最后通过实验获得快速定量装车站装车溜槽控制策略,并建立装车过程离散元模型,对装车溜槽控制策略进行验证。装车溜槽控制系统选用PLC作为核心控制器,接收视觉检测系统输出的车型信息和车厢位置信息,并通过车型信息匹配装车溜槽控制策略,完成装车溜槽触发控制与高度控制,实现快速定量装车站智能装车。该论文有图75幅,表15个,参考文献79篇。