基于红外热像的带式输送机监测与预警系统

发布时间：2019-03-13 21:16

【摘要】：针对带式输送机的电机、托辊、滚筒这些关键部件缺乏有效的监测系统,托辊主要依靠人工目测,劳动量大,电机、滚筒采用传统的温度传感器,不便于安装,达不到相应的监测要求,存在实时性差、盲点多等问题,提出了基于红外热像的带式输送机关键部件监测与故障预警系统。该系统利用红外热像仪实时采集带式输送机的电机、托辊、滚筒的红外图像。利用红外图像处理及识别技术对采集的图像进行分割、特征提取和分类,实现对电机、托辊、滚筒的自动分类识别。根据部件温度和识别的部件类型,对带式输送机关键部件的故障等级做出判断,进行故障预警。实验结果表明,该系统能初步实现带式输送机自动故障预警。
[Abstract]:There is a lack of effective monitoring system for the key components of belt conveyor, such as motor, roller and roller. The roller mainly depends on manual visual measurement, large amount of labor, motor, roller using traditional temperature sensor, so it is not easy to install. This paper presents a monitoring and fault warning system based on infrared thermal image for belt conveyor, which can not meet the corresponding monitoring requirements and has many problems such as poor real-time performance and many blind spots. In this system, the infrared images of the motor, roller and roller of the belt conveyor are collected in real time by using the infrared thermal imager. Infrared image processing and recognition technology are used to segment, extract and classify the collected image, so as to realize the automatic classification and recognition of motor, roller and roller. According to the component temperature and the identified component type, the fault grade of key parts of belt conveyor is judged and the fault warning is carried out. The experimental results show that the system can realize automatic fault warning of belt conveyor.
【作者单位】： 西安科技大学机械工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(No.U1361121)资助
【分类号】：TD634.1;TP391.41

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