基于机器视觉的AlexNet网络煤矸石检测系统 |
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引用本文: | 何江,张科星.基于机器视觉的AlexNet网络煤矸石检测系统[J].煤炭技术,2022(3):205-208. |
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作者姓名: | 何江 张科星 |
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作者单位: | 太原学院 |
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基金项目: | 山西省高等学校教学改革创新项目(J202177); |
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摘 要: | 针对传统的煤矸石检测方式成本较高、识别准确率较低、适用性较差等不足,经分析实际检测要求,设计了一种基于机器视觉和AlexNet网络的煤矸石检测系统。该系统通过工业相机来采集传送带上煤矸石图像,利用直方图均衡化和二阶微分线性算子来加强图像对比度与锐化效果,并使用高斯滤波来抑制图像噪声,进而获取更具辨识度的图像,最终运用AlexNet网络实现煤矸石的识别与定位。结果表明,该系统识别准确率达到了95.90%,准确率较高,且实现过程较为简单,适用性良好。
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关 键 词: | 机器视觉 煤矸石 噪声抑制 AlexNet |
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