• 论文
主办单位:煤炭科学研究总院有限公司、中国煤炭学会学术期刊工作委员会
基于机器视觉与激光融合的刚性罐道故障定位技术
  • 作者

    马天兵吴强王鑫泉王孝东刘健

  • 单位

    安徽理工大学机械工程学院安徽理工大学矿山智能装备与技术安徽省重点实验室

  • 摘要

    提出了一种基于机器视觉与激光融合的多方向矿井刚性罐道变形诊断及其定位方法。使用CCD相机、激光发射器、荧光屏、LabVIEW软件和PC组成变形诊断及其定位系统实时采集荧光屏上的光斑图像,对采集的光斑图像进行图像增强、阈值分割、图像匹配跟踪和像素质心计算等处理;在PC监控界面显示罐道情况及位置。本方法对台阶凸起高度的识别度达到88.43%,台阶凸起的长度识别度高达99.15%,深度识别率高达99.52%。试验证明该技术能实时准确地诊断矿井刚性罐道变形并快速地进行定位。

  • 关键词

    矿井提升刚性罐道变形诊断故障定位机器视觉

  • 基金项目(Foundation)
    国家自然科学基金资助项目(51305003);安徽省博士后基金资助项目(2017B172);安徽省高校自然科学研究重大资助项目(KJ2015ZD39)
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