【摘 要】
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带式输送机是煤炭运输过程中必不可少的工具。输送带的纵向撕裂将会导致重大安全事故,因此,输送带的纵向撕裂检测是煤矿安全生产中重点监控和管理的内容。目前主流的输送带纵向撕裂检测方法有基于边缘分割提取裂纹特征的视觉方法和基于阈值分割提取光条纹特征的视觉方法,由于煤矿生产环境恶劣,这些方法通常可靠性较差。针对该问题,本文研究了两种基于机器学习的撕裂缺陷检测方法,并开发了相应的实时在线检测系统。具体研究内容
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带式输送机是煤炭运输过程中必不可少的工具。输送带的纵向撕裂将会导致重大安全事故,因此,输送带的纵向撕裂检测是煤矿安全生产中重点监控和管理的内容。目前主流的输送带纵向撕裂检测方法有基于边缘分割提取裂纹特征的视觉方法和基于阈值分割提取光条纹特征的视觉方法,由于煤矿生产环境恶劣,这些方法通常可靠性较差。针对该问题,本文研究了两种基于机器学习的撕裂缺陷检测方法,并开发了相应的实时在线检测系统。具体研究内容如下:(1)提出了一种基于SVM的撕裂缺陷检测方法。首先对实时采集的图像进行分割等预处理,然后采用滑动窗口技术确定撕裂候选区域。最后,将候选区域的HOG特征作为SVM分类器的输入,来判断候选区域内是否存在撕裂情况。通过大量实验得出,该方法检测准确率为86.2%,单帧图像检测耗时约26ms。(2)提出了一种基于CNN的撕裂缺陷检测方法。利用现场采集的大量数据,对Fater RCNN、Mask RCNN、YOLOv3、SSD等主流的基于CNN的目标检测模型进行了训练,并对每个模型的性能进行了综合测试。测试结果表明,相比其它模型,YOLOv3模型综合性能最好,其单帧检测时间约33ms,检测精确度为93.2%,基本满足应用需求。(3)开发了输送带纵向撕裂实时在线检测系统,该系统具体功能包括:系统图像的实时采集、单帧图像的撕裂检测、撕裂等级的动态分析等。另外,该系统还可把相关信息上传到上位机,或者发出报警及其他控制信号。实验表明,该系统可靠性高,具有很强的实用性。
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