【摘 要】
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由于现有纠偏方法跑偏现象明显,研究了基于图像识别的输煤皮带纠偏方法。首先,通过计算输煤皮带的边缘坐标信息,对跑偏故障进行划分。其次,运动状态下,计算输煤皮带的受力情况,并根据输煤皮带和滚筒的速度滑差率值进行警告处理,再将软注意力机制用于图像分类,将处理后得到的特征图经卷积操作重建正常样本。再次,对异常样本进行判定,打标签制作异常样本,并对图像进行灰度处理和高斯噪声滤波处理,按照像素进行划分,对目标
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由于现有纠偏方法跑偏现象明显,研究了基于图像识别的输煤皮带纠偏方法。首先,通过计算输煤皮带的边缘坐标信息,对跑偏故障进行划分。其次,运动状态下,计算输煤皮带的受力情况,并根据输煤皮带和滚筒的速度滑差率值进行警告处理,再将软注意力机制用于图像分类,将处理后得到的特征图经卷积操作重建正常样本。再次,对异常样本进行判定,打标签制作异常样本,并对图像进行灰度处理和高斯噪声滤波处理,按照像素进行划分,对目标区域进行分割提取跑偏区域特征。最后,通过连通标记处理目标,对目标进行识别和追踪,从而完成纠偏。实验结果表明,5个小组标签显示0,均未出现跑偏现象,能够较为精准检测皮带的跑偏问题,实现基于图像识别的输煤皮带纠偏方法的良好应用。
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