【摘 要】
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机器视觉是煤矿井下带式输送机输送带跑偏故障检测的有效方法,但检测准确度仍有待提高。研究用引力检测方法对Canny方案进行优化,生成大掩模3×3梯度算子,实现准确提取输送带边缘轮廓信息。进而通过Hough直线变换得到边缘直线的坐标信息,对输送带扭曲和偏移2种故障进行识别。实验结果表明,经优化后算法处理过的图像C/A值分布在0.01～0.03,C/B分布在0.01～0.04,整体优于原算法,提升了边缘
【机 构】
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太原理工大学电气与动力工程学院,太原理工大学新型传感器与智能控制教育部与山西省重点实验室
【基金项目】
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光电传感与检测技术山西省科技创新团队项目(201805D131003)。
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机器视觉是煤矿井下带式输送机输送带跑偏故障检测的有效方法,但检测准确度仍有待提高。研究用引力检测方法对Canny方案进行优化,生成大掩模3×3梯度算子,实现准确提取输送带边缘轮廓信息。进而通过Hough直线变换得到边缘直线的坐标信息,对输送带扭曲和偏移2种故障进行识别。实验结果表明,经优化后算法处理过的图像C/A值分布在0.01～0.03,C/B分布在0.01～0.04,整体优于原算法,提升了边缘提取精度。研究表明该方法可以更准确地提取输送带边缘信息,并识别出跑偏故障。
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