烧结机台车侧板裂缝检测与安全预警算法实现

烧结机台车侧板在生产过程中容易产生裂缝，不仅会造成烧结矿掉落，而且使侧板稳定性变差，极易引发安全生产事故。针对烧结机台车侧板安全检测问题，设计台车侧板裂缝检测方案，实时获取侧板图像数据，对比U-Net、金字塔场景解析网络(pyramid scene parsing network, PSPNet)、DeepLab V3+三种不同的语义分割网络，试验结果表明，U-Net网络性能较优，对目标特征提取较好，故采用U-Net对侧板边界及裂缝进行检测。在此基础上，根据裂缝类型、长度及数量设定侧板裂缝安全预警判断规则，构建台车侧板裂缝安全预警检测算法，通过试验验证算法总误检率为0.91%。结果表明，该算法为烧结机台车侧板裂缝安全预警提供技术方案，能降低生产事故，对烧结生产安全具有重要意义。