【摘 要】
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带式输送机是煤矿井下运输煤炭的关键设备,在采煤过程中岩石层掉落的大块石头,或者机器振动掉落的零部件会进入带式输送机,导致带式输送机上出现大块石头、铁器、木头杂物等大块异物,这些大块非煤异物进入带式输送机后极易造成带式输送机卡阻或输送带跑偏,导致输送带被划伤撕裂,不仅影响煤矿生产运输的安全性,还会造成严重的经济损失,且煤矿井下环境较为恶劣,采集的图像质量不理想,对大块异物的检测造成一定的干扰。针对上
【基金项目】
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徐州市重点研发计划项目:基于视觉的矿用皮带运输系统保护技术及装置研究（项目编号:KC19074）； 江苏省研究生科研创新计划项目:基于机器视觉的带式输送机大块异物检测系统设计（项目编号:KYCX21＿2192）；
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带式输送机是煤矿井下运输煤炭的关键设备,在采煤过程中岩石层掉落的大块石头,或者机器振动掉落的零部件会进入带式输送机,导致带式输送机上出现大块石头、铁器、木头杂物等大块异物,这些大块非煤异物进入带式输送机后极易造成带式输送机卡阻或输送带跑偏,导致输送带被划伤撕裂,不仅影响煤矿生产运输的安全性,还会造成严重的经济损失,且煤矿井下环境较为恶劣,采集的图像质量不理想,对大块异物的检测造成一定的干扰。针对上述问题,本文设计了基于机器视觉的带式输送机大块异物检测系统,首先对采集的运煤图像进行图像去噪和图像增强,接着对带式输送机上的大块异物进行准确识别、筛选及分类。论文的主要工作与研究内容如下:（1）进行了基于机器视觉的带式输送机大块异物检测系统的总体设计,分析了系统的功能需求,介绍了系统的软件、硬件组成,并进行了硬件选型,搭建了煤矿井下大块异物检测系统的框架,梳理了大块异物检测流程。（2）进行了煤矿井下运煤图像预处理算法的研究,包括图像去噪和图像增强。根据图像去噪客观评估指标分析对比不同去噪算法的优劣,选取滤波参数为2.3的递归滤波进行去噪。提出了一种自适应权重的多尺度Retinex算法,根据图像三个颜色通道中入射分量的大小,自适应地进行权重分配,经过改进算法处理后的运煤图像,其信息熵相比原图提高了26.6%,对比度提高了14.3%。（3）进行了大块异物识别、筛选及分类算法的研究,提出了一种基于相关性的改进模板匹配算法,将模板匹配算法结合帧差法和面积法对大块异物进行准确识别、筛选。分析对比了不同大块异物的纹理特征,选取合适的纹理特征参数作为分类依据。提出了一种基于优化灰狼算法的多层感知机（Multilayer Perceptron,MLP）分类算法,使用优化灰狼算法对多层感知机的权重和偏置进行寻优,优化MLP分类算法对大块异物的分类准确率达到98.8%。（4）进行了大块异物视觉检测系统的实验研究,根据煤矿井下的实际检测需求,对系统提出了四点设计要求,设计开发了系统的软件平台。在实验室搭建平台进行实验,在高阳煤矿开展了工业性现场试验,试验结果表明本文设计的系统能够对大块异物进行准确识别、筛选及分类,满足工业检测需求,验证了系统的可行性。本文共有图48幅,表17个,参考文献94篇。
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