基于图像处理的输送带煤量动态计量研究

通过监测煤量来对井下输送带进行变频调速可以有效地为矿企节能减耗。利用矿井现有的硬件资源与通信接口，提出一种基于图像处理的输送带调速优化方案：针对图像反光的问题提出一种基于窗口阀值的滤波方法，有效去除噪声的同时保留了边界信息。对边界对比度低和现场光源不稳定的问题，首先利用反光程度不同的模板进行EMD匹配处理，经过腐蚀与膨胀后，采用改良的自适应阀值算法进行分割|使用连续帧间差分法识别一级输送带的运行状态来协调控制能耗。现场运行结果表明，该方案满足带式输送机的变频调速要求，且无需安装额外的硬件装备，具有一定的推广应用价值。     

基于Hausdorff距离的光纤陀螺阈值滤波算法

要实现采矿机组的智能化，必须对采矿机械的位姿进行实时准确地控制。由于开采工作面环境复杂，可选用捷联惯性导航技术来实现对采矿机械的监测。光纤陀螺作为捷联惯导系统的核心元件，其随机噪声制约着惯性导航系统的精度。传统的建模滤波及小波消噪方法由于其自身的局限性，不能保证准确性和去噪效果。所以结合经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD），提出了Hausdorff距离（Hausdorff Distance，HD）筛选准则与阈值滤波相结合的去噪算法。该算法以本征模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF）与原始信号概率密度函数（Probability Density Function，PDF）的Hausdorff距离为判别依据，对所有IMF进行筛选，之后引入阈值对筛选出的IMF进行滤波处理，最后将其与余项重构。通过试验比较了软硬阈值的滤波效果，确定了该算法采用硬阈值。为验证算法的有效性，将该算法与其他3种方法进行比较，仿真信号与实测陀螺静态漂移数据的试验结果表明了该方法的优越性，能够有效降低陀螺的各项随机误差。     

谱图小波阈值降噪及其在滚刀主轴振动信号分析中的应用

通过分析谱图小波变换在平面图像、三维实体分析中的应用,提出一种用于一维数字信号分析的谱图小波阈值降噪方法。该方法将一维数字信号定义到路图上,利用谱图小波变换将其分解成尺度系数和谱图小波系数,对谱图小波系数进行阈值过滤处理,再进行谱图小波逆变换得到降噪信号。首先,利用四种典型仿真信号进行降噪试验,并分析不同分解层数对降噪性能的影响;接着,将其与经典小波阈值降噪方法进行仿真对比;最后,采用该方法进行滚刀主轴振动信号降噪,并与经典小波阈值降噪方法对比。仿真及试验结果表明,该方法实现了一维数字信号的快速非迭代降噪,且降噪信号平滑度高、畸变小,优于经典小波阈值降噪方法。     

自适应天牛须优化与K均值聚类的图像分割算法研究

在机器识别中,图像分割是重要的一个步骤,传统分割手段存在一定缺陷。针对传统K均值聚类分割的初始聚类中心敏感的缺陷进行了优化,利用自适应天牛须优化算法,避免了这一问题。通过实验结果表明,该算法(ABASK)对图像进行分割,既可以保证图像轮廓的分割,同时还可以更多地保留图像细节。     

带式输送机煤流量自适应检测方法

针对现有带式输送机煤流量检测方法存在检测精度易受环境影响、实现过程复杂、信息提取耗时较长等问题,提出了一种基于机器视觉的带式输送机煤流量自适应检测方法。首先,采用基于小波变换的融合算法对带式输送机运输煤料原始图像进行增强处理,并采用OTSU算法将增强图像分割为胶带图像和煤料图像;然后,对煤料图像进行空洞填充、轮廓检测和面积计算等处理,获取煤料图像面积信息;最后,采用基于数学建模的煤流量检测算法,通过计算煤料瞬时体积获得煤流量检测值。试验结果表明,该方法平均检测时间约为30ms,检测结果与电子胶带秤测量结果的误差约为5%,满足带式输送机自动调速控制系统对煤流量检测实时性和准确性的要求。     

基于局部放电法的矿用高压电缆信号去噪算法研究

干扰噪声直接影响局部放电法有效检测矿用高压电缆故障。基于局部放电法，综合采用理论计算、仿真实验、现场试验的方法，对比分析了短时傅里叶变换和傅里叶分析去噪法的原理和优缺点，提出了一种矿用高压电缆的局部放电去噪算法——小波阈值去噪法，同时，选择了合理的阈值函数和去噪流程。基于此，采用白噪声和连续周期信号作为高压电缆的干扰噪声，进行了模拟仿真实验。结果表明，小波阈值去噪法可有效抑制白噪声，其中，Db2小波性能和去噪效果最好；同时，现场试验结果显示，去噪后信噪比得到了显著增加，验证了小波阈值去噪法的合理性和可靠性。     

基于机器视觉的手机电池表面缺陷检测

针对手机电池表面质量人工检测情况,开发了电池表面缺陷无损检测系统软件。首先电池表面经过倾斜矫正、感兴趣区域提取和字符灰度值修改等预处理操作,通过基于灰度密度分布和灰度差的自适应阈值亮度法对感兴趣区域进行子图像遍历,融合有重合区域的缺陷子图像并滤除没有明显缺陷的区域;然后采用支持向量机多种类分类法,提取二值图像像素分布规律作为训练特征,识别电池表面缺陷种类;最后设计了人机交互界面,确定最佳的可变参数,实验测试缺陷识别率达95%以上。