基于深度视觉的筛板故障智能检测方法研究

针对人工方法检测筛板故障的滞后性,提出了一种基于深度视觉的筛板故障智能检测方法。该方法采用TOF相机获取筛板的深度图像,利用三维空间关系获得疑似故障区域工位与相机之间的距离,并结合该区域的深度图像数据,实现了对筛板故障的智能诊断。试验表明,该方法不仅可实现筛板故障的实时、智能检测,且检测准确率高,为选煤生产系统的正常运行提供了保障。     

输送带故障检测多视点图像自适应增强方法

为提高矿用输送带故障检测的准确性,针对输送带故障检测采集的图像存在光照不均、图像质量差、影响故障检测与识别的问题,提出输送带故障检测多视点图像自适应增强方法。采用具有尺度自适应功能的多尺度Retinex法对图像光照分量进行提取,再根据提取的光照分量,利用针对多视点线阵相机采集图像特性改进的自适应伽马函数,完成对多视点图像的非均匀光照校正,最后进行图像细节对比度的增强。实验结果表明:该方法可去除非均匀光照、井下恶劣环境等对图像质量的影响,使不同视点不同光照环境条件下线阵相机采集图像的平均亮度具有一致性,压缩图像动态范围,提高对比度,使得图像中阴暗区域的细节更加明显,提高故障检测准确性,适合于矿用输送带故障在线检测。     

图像处理在煤矸石分选系统中的应用

煤矸石分选是煤矿生产中的重要环节。提出一种基于图像处理的煤矸石分选方法。利用搭建的图像采集系统采集煤块和矸石图像,对采集的图像进行图像剪切、图像平滑等预处理操作,计算图像灰度直方图,从中提取灰度均值和标准差指标,为分选机构提供判断依据。研究表明,煤块灰度均值明显小于矸石灰度均值,灰度均值指标能有效地识别出煤块和矸石,可代替人眼用于块煤预排矸过程。     

基于机器视觉的运动目标检测方法研究

针对复杂背景下机器视觉系统中运动目标的检测,提出一种基于差分图像的列灰度均值分布的运动目标检测方法,该方法以自适应更新法建立背景模型,根据差分图像的列灰度均值分布图来实现差分图像的二值化及二值差分图像中阴影和噪声处理。实验表明,该方法有效去除了运动目标阴影及背景噪声,可准确地检测出运动目标。     

形态学与区域增长相结合的煤粒检测

突破煤粒检测的传统方法局限,提出了一种结合形态学和区域增长算法的煤粒图像检测方法。该方法在对图像完成滤波、二值化、取反等预处理的基础上,先应用形态学的腐蚀算法对图像进行分割获得种子点,之后利用种子对原始图像进行区域增长完成目标识别。在对粘连煤粒判断和处理问题上,找到了一种快速获得粘连点的方法。结果表明,本方法能有效实现煤粒图像的分割,获得煤粒数据,实现煤粒数据检测。     

液压支架泄漏检测方法的分析与实践

对液压支架产生故障的主要形式进行了统计和总结,并对故障产生的主导因素进行了分析,得出大多数故障的产生都是由泄漏引起的;根据液压支架泄漏特点提出了通过检测泄漏产生的高频声波实现故障检测和准确定位的支架故障检测原理,运用概率论的方法得出了信号检测接收机的表达式,并成功研制了新型支架液压泄漏检测仪。液压泄漏检测的现场实践表明,该仪器能适应煤矿现场的复杂条件,不但能检测出液压支架外部泄漏的故障部位,而且还能检测出人用直观方法不能检查出的内部泄漏、串液等故障,提高了故障检测成功率,实现了井下支架泄漏故障的无损伤检测。     

基于浮选尾煤图像的灰分检测试验研究

针对实际生产中难以实现浮选尾煤灰分在线检测的问题,在浮选现场搭建旁路图像采集装置,进行了基于浮选尾煤图像的灰分检测试验,研究了图像颜色特征与灰分的关系,并根据图像灰度和颜色特征建立了GSA-SVR灰分预测模型。结果表明:浮选尾煤图像的灰度均值及R、G、B均值和灰分呈显著正相关,H、S均值和灰分呈高度负相关;以图像灰度特征和颜色特征作为模型输入变量的预测模型效果最好,模型均方根误差RMSE为1.828,决定系数为0.986;将基于浮选尾煤图像的灰分检测方法应用于现场灰分检测中,检测精度96.54%,检测精度高,实时性好。研究成果为浮选尾煤灰分检测提供了新思路,为浮选智能化发展提供了新依据。     

煤岩识别算法及“自学习”模型研究

针对煤矿井下综采工作面煤岩识别方法普遍存在效果欠佳、稳定性差、应用范围小等问题,基于煤和岩石基本特征的区别,从图像边缘和灰度阈值等视觉差异,借助聚类基本理论,处理煤岩图像边界,分析煤岩灰度共生矩阵包含的纹理特征信息;构造均值纹理导向度和方差纹理导向度;研究煤岩界面灰度共生均值的聚类煤岩识别算法;多尺度分解变换的煤岩纹理特征抽取方法;提出2种分块区域煤岩分界的图像识别模型:图像灰度"相似性"度量估计模型、层次聚类识别模型;并构造出一种煤岩混合模型融合识别方法及流程;为工作面煤岩精确识别、减少采煤机截割岩引起的故障和安全问题提供参考。     

基于视觉注意机制的感兴趣区提取方法

以精确获取图像中对象感兴趣区域为目标,提出一种基于视觉注意机制和K均值聚类相结合的感兴趣区提取方法。图像经过视觉特征提取、高斯金字塔多尺度变换后,依据多特征图合并策略生成显著图。采用K均值聚类方法分割图像的候选区域,并结合显著图提取图像感兴趣区。实验结果表明,运用该方法提取的感兴趣区更接近人类的视觉注意过程,并具有一定的抗噪能力。     

基于机器视觉的橡胶输送带积水识别方法

针对橡胶输送带凹陷处在雨天易形成局部积水无法及时检测的问题,研究并提出了一种基于机器视觉的橡胶输送带积水识别方法。首先对采集图像预处理,通过直方图均衡化提高图像对比度,然后利用图像坐标自动截取感兴趣区域,再使用动态阈值法分割图像,最后进行白像素点个数判断,实现积水区域的识别与标记。该方法速度快、效率高,能够准确地检测出输送带上的积水;     

基于图像处理的输送带跑偏故障在线检测技术研究

输送带跑偏是带式输送机常见故障之一，当前普遍采用人工定期巡检的方法检测故障，存在危险性高、效率低，巡检工劳动强度大，不具备实时检测功能，当人工发现故障时，往往已经造成了较为严重的损失等缺点。针对上述问题，文章研究了基于图像处理的输送带跑偏故障在线检测技术，提出了一种基于导向滤波和最大类间方差法(OTSU)的改进型Canny算子边缘检测方法，并利用Hough变换提取到边缘直线特征并进行分析处理，最终实现了对输送带跑偏故障的在线检测和分级故障报警。系统具有非接触、检测精度高、实时性好等优点，现场应用效果良好，保障了带式输送机连续高效运行，为实现选煤厂带式输送机无人值守奠定了基础。     

基于X射线的强力运送带检测系统设计

针对现有的强力运送带故障在线检测定位难、周期长情况,设计一套输送带自动检测系统来处理接头拉伸、锈蚀、断裂等故障问题。依据视频图像采集原理及缺陷检测技术算法,设计系统总体方案,结合硬件和软件开发,实现了运送带在线检测、实时性、快速性的可视化检测,为钢丝绳芯运送带运行状况、故障诊断与决策得出可靠判断方式。     

矿用输送带防护中的机器视觉技术

输送带撕裂、损伤和跑偏等故障是矿用带式输送机容易出现的三类严重故障,基于机器视觉的输送带防护具有更高的可靠性和准确性,已经成为输送带防护的重要发展方向.本文分析了机器视觉技术在矿用输送带的撕裂、损伤和跑偏故障检测中的一些典型应用.     

煤矿带式输送机故障分析

带式输送机是煤炭开采的关键设备,依据山西某煤矿的生产运行记录,对煤矿带式输送机的故障进行了调查分析。结果认为带式输送机的常见故障主要有输送带跑偏、输送带损伤、电气故障、启动问题、减速器故障、滚筒故障等,其中输送带损伤和电气故障所占比率较高。按故障的直接原因可以把各种故障分类分为人因故障、机因故障以及外因故障等,其中人因故障率在50%以上。在带式输送机的驱动、转动、机架、电器和辅助装置5个组成部分中,驱动和电器部分的故障显著高于其他部分。     

利用机器视觉远程监测煤矿带式输送机故障

为及时排除煤矿带式输送机故障,避免造成连锁事故,确保设备长距离连续输送物料的工作效率,提出一种机器视觉远程故障监测方法。利用电荷耦合器件工业相机、图像处理器及照明装置、除尘装置等部件,搭建机器视觉远程监测架构,在输送机托辊、胶带等主要部件上安装多种类传感器。针对运行中的KM-SSJ型号输送机,搭建实验场景,增强、降噪、分割处理输送带撕裂图像。利用支持向量机判定图像中含有的异常故障。各阶段处理的视觉效果验证出,所提方法能够从复杂的环境背景中成功分离出监测目标,为维修人员及时发现异常故障、迅速作出相应举措提供了有效依据。经综合分析监测故障种类与用时发现,该方法对多种故障均具有良好的监测能力,且实时性较为理想。     

新型钢丝绳芯输送带X光机在线检测装置的应用

 摘 要: 皮带输送机使用环境恶劣,经常处于腐蚀、磨损、日晒水淋等环境中,给皮带机的安全使用带来极大的隐患,甚至造成重大的伤亡事故。如何预防钢丝绳芯强力运输带的断裂,新型钢丝绳芯输送带X光机在线检测装置的应用为钢丝绳芯输送带运行中的缺陷监测提供了有效的技术手段。     

带式输送机故障准确诊断方法

针对带式输送机运行过程中的典型故障，提出了一种基于特征级与决策级的双层融合故障准确诊断方法。建立了带式输送机故障诊断信息融合模型，提取带式输送机故障信息的基本特征和小波包特征，实现特征级融合，并使用量子粒子群优化的核极限学习机与支持向量机2种分类器进行特征级的故障诊断；采用D-S证据理论将2种分类器的特征级故障诊断结果再融合，实现决策级的故障诊断。利用2种分类器的概率输出构造基本概率赋值函数，有效解决了D-S证据理论中基本概率赋值函数的构造。搭建带式输送机实验台，使用MATLAB进行实验验证，结果表明该方法的故障识别准确率可达97%，提高了故障诊断的准确度。     

基于C8051F020的带式输送机智能保护系统的研究

 针对矿井带式输送机故障保护可靠性差、保护种类不全等问题,设计了一种基于C8051F020和RS485总线的带式输送机综合保护系统,分析了带式输送机的常见故障类型,介绍了系统的硬件结构和软件设计,确定了带式输送机输送带速度、温度、烟雾、跑偏等故障的检测方法。该保护系统采用上下位机的结构对传感器信号量进行采集和处理,实现了对带式输送机故障的智能判断,降低了误动率。     

带式输送机滚筒参数的确定

介绍钢绳芯带式输送机中滚筒参数的确定