DOI: 10.11799/ce202512022
矿用带式输送机金属异物自动识别方法研究
刘会军1
刘克毅2
葛志强2
1.国家能源集团新疆能源化工有限公司,新疆 乌鲁木齐 8314992.新疆工程学院,新疆 乌鲁木齐 830000
摘要：为了提高图像识别精度,提出基于机器视觉与煤流高度的矿用带式输送机金属异物识别方法.利用双目视觉系统获取带式输送机金属异物图像,并通过平面模板法进行畸变校正,提高图像质量,利用机器视觉中的DA-GANomaly模型生成金属异物识别模型,基于推理得到的煤流高度值,学习正常煤流图像的特征分布,识别含金属异物图像与正常图像特征分布的差异,从而判断是否存在金属异物.选取CIoU损失函数,给定一个异常分数,用来辅助模型对图像中是否含有金属异物进行判断,根据异常分数的值,实现矿用带式输送机金属异物自动识别.结果表明,所提方法识别精准度高、识别效率快、成功识别次数最高,可以快速、准确判断图像中是否含有金属异物,可实现对输送机金属异物的识别.
关键词：机器视觉煤流高度带式输送机金属异物识别异常分数
分类号：TD76(矿山安全与劳动保护)
资助基金：新疆煤炭资源绿色开采教育部重点实验室课题(KLXGY-Z2402)天池英才引进计划(2024XGYTCYC02)新疆维吾尔自治区科技支疆项目(2024E02033)
论文发表日期：2025-12-20
在线出版日期：2026-01-29（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 171-176 )
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