【摘 要】
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针对现有接触式液压支架护帮板状态监测方法在矿井雾尘环境下应用存在故障率高、测量结果容易受机身倾斜等因素影响等问题,提出了一种基于图像识别的液压支架护帮板收回状态监测方法。该方法利用雾尘图像清晰化算法与机器视觉测量方法对液压支架护帮板的收回角度进行监测,通过测量护帮板角度来确定液压支架护帮板的收回状态。首先采用改进的暗通道先验算法与导向滤波多尺度Retinex算法对采集的图像进行去雾处理,对经去雾处
【机 构】
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西安科技大学机械工程学院,中国神华能源股份有限公司神东煤炭分公司
【基金项目】
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国家重点研发计划子课题资助项目(2017YFC0804310).
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针对现有接触式液压支架护帮板状态监测方法在矿井雾尘环境下应用存在故障率高、测量结果容易受机身倾斜等因素影响等问题,提出了一种基于图像识别的液压支架护帮板收回状态监测方法。该方法利用雾尘图像清晰化算法与机器视觉测量方法对液压支架护帮板的收回角度进行监测,通过测量护帮板角度来确定液压支架护帮板的收回状态。首先采用改进的暗通道先验算法与导向滤波多尺度Retinex算法对采集的图像进行去雾处理,对经去雾处理的图像进行小波融合,着重恢复雾尘图像的边缘细节信息;然后利用机器视觉测量方法对融合图像的感兴趣区域(R
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