【摘 要】
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目前，刮片输送机异物检查大多采取机器人巡检的方式,该工作需要一个智能化水平高、检验效率高的异物检查方式。为此提出了一种基于机器视觉的铁质异物识别系统，利用FasterRCNN算法进行特征提取和模型优化，增强了刮板输送机铁器异物的识别效果。现场工业性试验表明：对于多种铁器异物，识别系统的识别效率均达到了90%以上，并且联动井下声光报警器，提高了刮板输送机铁质异物智能监测和煤矿智能化水平。
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目前，刮片输送机异物检查大多采取机器人巡检的方式,该工作需要一个智能化水平高、检验效率高的异物检查方式。为此提出了一种基于机器视觉的铁质异物识别系统，利用FasterRCNN算法进行特征提取和模型优化，增强了刮板输送机铁器异物的识别效果。现场工业性试验表明：对于多种铁器异物，识别系统的识别效率均达到了90%以上，并且联动井下声光报警器，提高了刮板输送机铁质异物智能监测和煤矿智能化水平。
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