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基于机器视觉的烟草输送机皮带跑偏识别方法研究

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为准确、快速识别烟草输送输送机皮带跑偏故障特征,建立皮带状态图像采集系统,开展光照系统设计和工业相机选型与标定,运用最大熵阈值分割法对皮带实时图像进行灰度化处理和图像分割,以获得皮带的图像轮廓特征.制定特征轮廓计算方法,基于斯皮尔曼相关系数对多项特征进行优化.实验结果表明,皮带实时图像特征轮廓清晰且准确,长度特征LL1与LL4、面积特征SL3和SR3的相关度最高,可以用于识别皮带运行故障状态,准确获得跑偏量数值,为带式输送机皮带跑偏检测提供了新的方法,对保障皮带稳定运行具有重要指导意义.

刘西尧、纪妙、陈恩博、余宝意、曾庆杰、李海生

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湖北中烟工业有限责任公司武汉卷烟厂,湖北武汉 430040

中国矿业大学化工学院,江苏徐州 221116

带式输送机 皮带跑偏 图像识别

2024

10.16621/j.cnki.issn1001-0599.2024.10.50

设备管理与维修
中国机械工程学会 北京卓众出版有限公司

设备管理与维修

影响因子：0.13
ISSN：1001-0599
年,卷(期)：2024.(19)