【摘 要】
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提出了基于视觉的皮带撕裂监测方法,并构建了皮带撕裂视觉监控系统。针对皮带输送机运行过程中由于干扰导致的图像退化,采用维纳滤波方法实现了退化图像的复原。为实时识别高
【机 构】
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华北理工大学电气工程学院,卡尔加里大学机械制造工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71601039)
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提出了基于视觉的皮带撕裂监测方法,并构建了皮带撕裂视觉监控系统。针对皮带输送机运行过程中由于干扰导致的图像退化,采用维纳滤波方法实现了退化图像的复原。为实时识别高速运动的皮带裂纹,采用CamShift算法对快速移动的皮带裂纹序列目标图像进行跟踪与捕捉。采用Canny算子对皮带裂纹进行边缘提取,并通过增加一个δ值,使检测到的裂纹边缘向外扩张,从而增加检测到的皮带裂纹权重,获得鲁棒性更高的边缘检测效果。最后,构建了SVM皮带裂纹预报模型,以皮带裂纹图像的像素面积及长宽比几何特征量作为模型输入量,对皮带裂纹状态
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