基于机器视觉的带式输送系统料流自适应检测方法
张鹏1
康文坚1
龚国义1
邹如凤1
陈锋2
1.福建华电储运有限公司,福建 福州 3505122.福州蔚视科技有限公司,福建 福州 350108
摘要：在运用输送带进行煤矿运输的过程中,常常面临因落料口堵料而导致的产线停滞、设备损坏及物料浪费等问题,传统人工巡检方式存在反应滞后、漏检率高、依赖人力等缺陷,影响料流体积检测精度.基于上述问题提出一种基于机器视觉的输送带料流自适应检测方法.通过融合激光线扫描与高分辨率摄像设备,实时采集落料口图像数据,采用基于小波变换的图像增强算法优化复杂光照条件下的图像质量;结合光流分析技术动态捕捉物料运动轨迹,利用料流面积与方向一致性分析实现堵料预警.最后建立动态煤体积计量模型.试验结果表明,该方法可精确检测煤流体积,平均相对误差为1.613％,满足实际作业误差需求.此外,所搭建的人工智能平台能够实时触发堵料报警,有效提升监测响应速度与准确性.
关键词：机器视觉带式输送系统堵料激光线光流法
分类号：TD528(矿山运输与设备)TD634(矿山电工)
资助基金：福建省自然科学基金面上项目(2022J01551)福州市科技计划项目(2023-P-001)
论文发表日期：2025-08-30
在线出版日期：2025-09-23（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 47-53 )
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