近年来,物联网感知技术迅速得到推广应用。平庄煤业西露天煤矿为了提高边坡监测预警的及时、准确性,应用了基于物联网技术研发的TM30测量机器人边坡智能监测系统。按照物联网的体系架构,该监测系统的感知层是TM30测量机器人。感知层的关键器件是CCD(Charge Coupled Device)图像传感器,TM30测量机器人主要利用CCD进行数据的采集处理。论文简要介绍了CCD的六个特性(感光分辨率、光谱响应、光电转换、动态范围、暗信号、驱动频率)、工作的四步程序(信号电荷产生、存储、传输和检测)以及CCD对目标识别跟踪所用的三项技术(压电陶瓷驱动技术、自动目标照准技术、小视场技术)和一个功能(目标可视功能)。在此基础上,通过建立MTF模型研究了影响CCD工作效率的因素。通过研究得知,CCD中像元的感光面积越大,感光分辨率越高;相同尺寸的CCD中像元结构的几何形状越复杂,感光分辨率越高。而感光分辨率越高,对数据的采集处理就越精确,边坡监测预警就越准确。论文讲述了感知层的改进应用,即TM30测量机器人在平庄煤业西露天煤矿边坡监测预警中应用效果良好,由于西露天煤矿露采部分闭坑,平庄煤业将此智能监测系统应用到平庄煤业白音华一号矿边坡监测预警中,但达不到监测预警的需求。为了满足监测预警需求,将感知层进行了改进,利用建模分析的结论,将TM30测量机器人中CCD像元结构的几何形状由矩形改为八边形,其它配套设施及监测软件不变,构成新的边坡智能监测系统系统,即TM30S边坡智能监测系统,监测的最大距离提高到2700米,试运行了半年。通过对监测数据的分析,得出TM30S边坡智能监测系统能够满足白音华一号矿边坡监测预警需求,验证了建模分析的正确性,为物联网感知技术在露天煤矿边坡监测方面应用推广奠定基础。论文有图44幅,表4个,参考文献52篇。