基于机器视觉的工矿现场粉尘实时监测
谢鹏程
陈青山
李响
1.北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院,北京,1001922.北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院,北京,1001923.北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院,北京,100192
摘要：针对传统粉尘监测方法实时性差、覆盖面不全的问题,提出了2种基于机器视觉的工矿现场粉尘实时监测系统设计方案,即基于单目视觉的粉尘监测系统和基于双目视觉的粉尘监测系统.基于单目视觉的粉尘监测系统采用帧差法、腐蚀膨胀算法等实现对视场内粉尘目标的快速识别;基于双目视觉的粉尘监测系统在单目视觉粉尘监测系统的基础上,利用标定靶,通过空间三维重建实现粉尘定位.实验结果表明,基于单目视觉的粉尘监测系统可以捕捉粉尘团生成的过程,实时处理速率为4帧/s;而基于双目视觉的粉尘监测系统可以进一步测量粉尘团位置信息,定位误差在10％以内.
关键词：粉尘监测机器视觉单目视觉双目视觉三维定位
分类号：TD714.3(矿山安全与劳动保护)
资助基金：北京市自然科学基金(4154071)北京市组织部优秀人才项目(2014000020124G105)
论文发表日期：2017-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 61-65 )
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