本文選題：礦用輸送帶　切入點：縱向撕裂　出處：《工礦自動化》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對目前礦用輸送帶縱向撕裂檢測方法靈敏度低及檢測設備復雜、體積較大等問題,采用機器視覺法設計了一種礦用輸送帶縱向撕裂檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用FAST角點檢測算法及基于Hough變換的直線檢測算法檢測輸送帶縱向撕裂現(xiàn)象,并采用基于該檢測方法的縱向撕裂檢測無線傳感器節(jié)點及速度傳感器實現(xiàn)輸送帶縱向撕裂部位位置及長度檢測。測試結果表明,對于長6m、寬800mm、運行速度為5m/s的輸送帶,該系統(tǒng)每秒可處理46.3幀圖像,檢測準確率為96.24%。
[Abstract]:Aiming at the problems of low sensitivity, complex detection equipment and large volume of the present mine conveyor belt longitudinal tear detection method, A mine belt longitudinal tear detection system is designed by using machine vision method. The system uses FAST corner detection algorithm and linear detection algorithm based on Hough transform to detect longitudinal tear phenomenon of conveyor belt. The wireless sensor node and speed sensor based on this method are used to detect the position and length of the longitudinal tear position of the conveyor belt. The test results show that for the conveyor belt with a length of 6 m, a width of 800 mm and a speed of 5 m / s, the longitudinal tear is detected by the wireless sensor node and the speed sensor. The system can process 46.3 frames of images per second, and the detection accuracy is 96.24.
【作者單位】： 太原理工大學山西省測控技術與新型傳感器工程技術研究中心;
【基金】：山西省自然科學基金資助項目(201601D011059)
【分類號】：TD634

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