基于多道线性激光的带式输送机纵向撕裂检测 被引量：12

1

作者 徐辉 刘丽静 +1 位作者 沈科 邹盛 《工矿自动化》 北大核心 2021年第7期37-44,共8页

煤矿井下环境昏暗、潮湿、粉尘大,采集的监控视频图像模糊,导致输送带纵向撕裂识别难度大,且现有研究成果仅关注有无纵向撕裂,未涉及撕裂损伤定位及趋势跟踪。提出一种基于多道线性激光的带式输送机纵向撕裂检测方法:采用矿用本安型结... 煤矿井下环境昏暗、潮湿、粉尘大,采集的监控视频图像模糊,导致输送带纵向撕裂识别难度大,且现有研究成果仅关注有无纵向撕裂,未涉及撕裂损伤定位及趋势跟踪。提出一种基于多道线性激光的带式输送机纵向撕裂检测方法:采用矿用本安型结构光发射器向输送带表面投射多道线性激光、矿用本安型工业相机拍摄线性激光条纹图像,通过提取激光条纹中心线并分析其特征,判断单帧图像是否存在纵向撕裂损伤,存在损伤时搜索损伤边界点并计算损伤宽度、深度特征值;融合多帧图像检测结果及速度传感器数据,计算完整纵向撕裂损伤长度、平均宽度、平均深度;通过检测输送带上的标志物位置定位撕裂损伤纵向位置,求取损伤起点在输送带上的位宽占比定位横向位置,并基于纵向位置实现损伤趋势跟踪。设置输送带纵向撕裂损伤长度分别为0.73,0.95 m,平均宽度为0.01 m,平均深度为0.008 m,采样速率为25帧/s,对该方法进行测试,结果表明该方法能够准确检测带式输送机有无纵向撕裂,损伤长度计算误差平均值为0.06 m,损伤平均宽度、平均深度计算误差平均值为0.001 m,纵向定位误差不超过0.1 m,并可准确判断纵向撕裂发展趋势。 展开更多

关键词 带式输送机 纵向撕裂检测 纵向撕裂定位 纵向撕裂跟踪 多道线性激光 机器视觉 数据融合

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基于声音的带式输送机输送带纵向撕裂检测方法 被引量：12

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作者 苗长云 邵琦 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2021年第6期71-76,83,共7页

针对带式输送机输送带的纵向撕裂检测存在准确性差等难题,提出了一种基于声音的带式输送机输送带纵向撕裂检测方法。采用树莓派3B开发板设计带式输送机声音采集系统以采集声音信号,对声音信号进行预处理,提取梅尔频率倒谱系数和短时能... 针对带式输送机输送带的纵向撕裂检测存在准确性差等难题,提出了一种基于声音的带式输送机输送带纵向撕裂检测方法。采用树莓派3B开发板设计带式输送机声音采集系统以采集声音信号,对声音信号进行预处理,提取梅尔频率倒谱系数和短时能量参数,再经过高斯混合模型(GMM)进行均值估计,形成特征数据作为支持向量机(SVM)的输入进行分类和识别,实现带式输送机的输送带纵向撕裂检测。实验结果表明:该方法实现了带式输送机声音信号的实时采集、处理、分类与输送带纵向撕裂声音的检测,平均检测准确率达到91.5%,平均耗时2.85 s,解决了输送带纵向撕裂检测精度低、实时性差等问题,满足了输送带纵向撕裂检测的要求。 展开更多

关键词 带式输送机 纵向撕裂检测 声音信号 高斯混合模型 支持向量机

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基于机器视觉的输送带纵向撕裂检测系统设计

3

作者 贾文琪 《煤矿机械》 2024年第9期179-181,共3页

针对当前传统输送带纵向撕裂检测装置智能化程度低、触发机制易导致漏检和误检的情况,设计了一种基于深度学习的纵向撕裂检测系统,其以YOLOv5s模型为深度学习模型,以低功耗边缘计算模块为载体。使用工业级本安相机获取图像,传入边缘计... 针对当前传统输送带纵向撕裂检测装置智能化程度低、触发机制易导致漏检和误检的情况,设计了一种基于深度学习的纵向撕裂检测系统,其以YOLOv5s模型为深度学习模型,以低功耗边缘计算模块为载体。使用工业级本安相机获取图像,传入边缘计算模块进行撕裂特征检测,融合输送带速度传感器数据计算出纵向撕裂长度,最终对外输出检测结果。该系统提高了煤矿主运输输送带纵向撕裂检测的智能化水平,保障了煤炭生产过程的安全性,提高了生产效率,降低了经济损失。 展开更多

关键词 深度学习 机器视觉 YOLOv5s 纵向撕裂检测 智能化煤矿

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基于CNN-SVM的输送带纵向撕裂检测方法研究

4

作者 张释如 余文瑾 王锐 《煤炭技术》 CAS 2024年第7期201-204,共4页

针对传统基于机器学习的输送带纵向检测方法中,特征提取过分依赖于人工设计的缺陷,采用卷积神经网络(CNN)对输送带纵向撕裂特征自动进行提取。但CNN中自带的Softmax分类器不能较好地解决非线性问题,而支持向量机(SVM)能利用核函数将向... 针对传统基于机器学习的输送带纵向检测方法中,特征提取过分依赖于人工设计的缺陷,采用卷积神经网络(CNN)对输送带纵向撕裂特征自动进行提取。但CNN中自带的Softmax分类器不能较好地解决非线性问题,而支持向量机(SVM)能利用核函数将向量映射到高维空间,将线性不可分的问题在高维空间线性可分,有效解决非线性问题,因此采用SVM代替CNN自带的Softmax分类器,提出一种基于CNN-SVM的输送带纵向撕裂检测方法。此外,在CNN中引入批量归一化(BN)、Dropout处理和SE注意力机制进行改进。实验结果表明,基于CNN-SVM的输送带纵向撕裂检测方法准确率可达到99.46%,有效提高了输送带纵向撕裂的检测准确率。 展开更多

关键词 纵向撕裂检测 特征提取 卷积神经网络 支持向量机 核函数

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新型矿井输送机输送带纵向撕裂检测方法 被引量：3

5

作者 童敏明 汪博 +2 位作者 蒋昌龙 童紫原 唐守锋 《煤矿机械》 北大核心 2013年第10期191-193,共3页

针对矿井输送机纵向撕裂检测方面的难点,即检测过程中漏检或者误检的概率比较高,提出了一种新型的检测方案。该检测方案通过在输送机输送带内部置入双环导线回路,并依据电磁感应原理得到检测信号,最后交由单片机对信息进行处理分析。由... 针对矿井输送机纵向撕裂检测方面的难点,即检测过程中漏检或者误检的概率比较高,提出了一种新型的检测方案。该检测方案通过在输送机输送带内部置入双环导线回路,并依据电磁感应原理得到检测信号,最后交由单片机对信息进行处理分析。由于导线内嵌于输送带内部,电磁感应的非接触方式,使该检测方案能够有效地减小外部干扰,达到提高检测精度的效果。 展开更多

关键词 输送带 纵向撕裂检测 电磁感应

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基于LabVIEW的矿用输送带纵向撕裂视觉监控系统

6

作者 刘鹏 郭波 李敏 《煤》 2014年第3期44-46,共3页

设计一款基于LabVIEW与PLC的矿用输送带纵向撕裂视觉监控系统,用以对矿用输送带进行监测与控制。以LabVIEW软件为设计基础,PC与CCD相机、PLC共同构成监控系统。CCD相机用于采集矿用输送带的图像信息,LabVIEW将采集的图像动态存储,并进... 设计一款基于LabVIEW与PLC的矿用输送带纵向撕裂视觉监控系统,用以对矿用输送带进行监测与控制。以LabVIEW软件为设计基础,PC与CCD相机、PLC共同构成监控系统。CCD相机用于采集矿用输送带的图像信息,LabVIEW将采集的图像动态存储,并进行图像分析处理,一旦识别到产生纵向撕裂,LabVIEW向PLC发出控制命令,同时将处理后的撕裂信号保存,PLC控制输送带机停机并发出声光报警信号通知工作人员。源图像的保存与处理后撕裂图像的保存可为后期对输送带的处理提供便利,节约工程人员维护时间。本系统各部分协同工作情况优良,检测精确准确可靠,应用于现场测试效果令人满意。 展开更多

关键词 LABVIEW CCD相机 PLC 系统 纵向撕裂检测 图像处理 动态存储

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基于改进高斯混合模型的矿用输送带纵向撕裂检测方法 被引量：6

7

作者 郭健 乔铁柱 车剑 《煤矿安全》 CAS 北大核心 2020年第12期167-170,共4页

提出一种红外图像特征与改进高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)相结合的矿用输送带纵向撕裂在线检测方法。设计了一种自适应混合中值滤波技术;针对高斯混合模型初始化易错的缺点,采用加权可选择模糊C-均值改善这一问题,把红外... 提出一种红外图像特征与改进高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)相结合的矿用输送带纵向撕裂在线检测方法。设计了一种自适应混合中值滤波技术;针对高斯混合模型初始化易错的缺点,采用加权可选择模糊C-均值改善这一问题,把红外图像特征参数作为改进的GMM聚类的特征向量进行聚类分析,实现了矿用输送带纵向撕裂识别。试验结果表明:检测方法对输送带纵向撕裂检测的正确检测率可达99%。 展开更多

关键词 输送带纵向撕裂检测 自适应混合中值滤波 改进的高斯混合模型 加权可选择模糊C-均值算法 红外图像特征

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线激光纵向撕裂检测装置在选煤厂带式输送机中的应用 被引量：4

8

作者 郭玉梅 《中国煤炭》 北大核心 2015年第2期81-83,共3页

根据现有带式输送机输送胶带纵向撕裂检测方法存在的问题,研究了线激光纵向撕裂检测方法,介绍了线激光纵向撕裂检测装置的基本组成,分析了该装置的工作原理。实际应用表明,该装置能够找出输送胶带存在纵向撕裂的隐患和故障地点,从而及... 根据现有带式输送机输送胶带纵向撕裂检测方法存在的问题,研究了线激光纵向撕裂检测方法,介绍了线激光纵向撕裂检测装置的基本组成,分析了该装置的工作原理。实际应用表明,该装置能够找出输送胶带存在纵向撕裂的隐患和故障地点,从而及时采取有效措施对输送胶带进行修补或更换。 展开更多

关键词 线激光 纵向撕裂检测装置 带式输送机 输送胶带

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改进YOLOv4的输送带纵向撕裂检测 被引量：3

9

作者 秦彤 李晓明 《计算机系统应用》 2023年第3期186-194,共9页

输送带纵向撕裂检测是煤矿安全生产的重要问题之一.针对矿用输送带纵向撕裂检测存在因数据量不足、损伤形态多样化、极致宽高比而导致的检测精度不足、存在误检与漏检等问题,本文提出一种改进YOLOv4的输送带纵向撕裂检测算法.首先,通过... 输送带纵向撕裂检测是煤矿安全生产的重要问题之一.针对矿用输送带纵向撕裂检测存在因数据量不足、损伤形态多样化、极致宽高比而导致的检测精度不足、存在误检与漏检等问题,本文提出一种改进YOLOv4的输送带纵向撕裂检测算法.首先,通过数据增强的方式扩充现有数据,构建输送带纵向撕裂数据集.其次,在主干网络之中添加可变形卷积,增强模型对多样化损伤形态的特征提取能力.最后,在特征融合阶段,引入跨阶段局部网络(CSPNet)结构,提升模型对极致宽高比的纵向撕裂检测性能,进一步降低模型的漏检与误检.实验结果表明,输送带纵向撕裂检测准确率达到92.5%, F1分数达到93.1%,基本满足输送带纵向撕裂检测要求. 展开更多

关键词 输送带纵向撕裂检测 YOLOv4 数据增强 可变形卷积 跨阶段局部网络

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矿用输送带纵向撕裂视听融合检测方法 被引量：1

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作者 高瑜璋 乔铁柱 车剑 《电子测量技术》 北大核心 2022年第7期131-136,共6页

输送带撕裂检测是煤矿安全生产中非常重要的部分。本文提出了一种新的输送带纵向撕裂检测方法—视听融合检测方法。视听融合方法使用可见光CCD和麦克风阵列采集输送带在不同运行状态下的图像和声音。通过对采集到的图像和声音进行处理... 输送带撕裂检测是煤矿安全生产中非常重要的部分。本文提出了一种新的输送带纵向撕裂检测方法—视听融合检测方法。视听融合方法使用可见光CCD和麦克风阵列采集输送带在不同运行状态下的图像和声音。通过对采集到的图像和声音进行处理和分析,分别提取出正常、撕裂和划伤的图像和声音特征。然后利用机器学习算法对提取的图像和声音特征进行融合和分类。实验结果表明,视听融合检测方法对输送带纵向撕裂的准确率为96.23%,对于输送带划伤的准确率为93.66%,与现有方法相比,该方法克服了传统机器视觉检测条件的局限性,对于输送带撕裂检测更加准确可靠。 展开更多

关键词 图像特征提取 声音特征提取 特征融合 纵向撕裂检测方法 机器学习

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SMZS型带式输送机纵向撕裂检测器的研究与设计

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作者 祝恩江 何雪 《露天采矿技术》 CAS 2012年第6期63-64,共2页

介绍了SMZS型带式输送机纵向撕裂检测器的工作原理、安装及功能。

关键词 纵向撕裂检测器 工作原理 功能

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