基于视觉显著性的传送带纵向撕裂检测方法

发布时间：2021-03-07 15:39

　　皮带传送机作为井下开采的重要工具,肩负着安全生产的重任。在生产过程中,由于井下环境恶劣、传送物质尖锐等问题,传送带常会伴随有纵向划痕,甚至撕裂等破损,对井下人身和财产安全造成巨大的威胁。因此,研究如何准确、快速检测皮带传送机上的纵向撕裂,是当下具有现实价值的研究热点和课题。撕裂检测在最初往往借助于压力感应器等额外设备,成本高昂,架设困难,且容易导致误判。随着机器视觉的逐步兴起,研究人员开始使用图像摄影装置,例如CCD照相机替代人眼进行皮带撕裂的测量与评估,结合图像处理技术,非接触性撕裂检测应运而生。这种检测方式更注重图像本身的特性,实时性更高。但是目前的检测方法,对于每一幅图像,仅可检测到一种破损类型,不利于传送带后期的检测和保养。破损占整幅传送带图像的一小部分,在灰度方面,其与传送带背景具有很大的差距,因此本文引入视觉显著性进行传送带撕裂检测。视觉显著性依据人眼的特性,更加聚焦于画面中传递主要信息的某一块小的区域或者某些目标,即显著区域。视觉显著性检测一般基于图像的底层视觉特性,多采用图像的全局或者局部特征。但是,目前主流的检测方法往往存在显著区域边缘模糊,显著目标无法高亮显示的问题... 

【文章来源】：太原理工大学山西省 211工程院校

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

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图 2-2 显著目标圈定结果Fig 2-2 delineation result of saliency region表 2-1 显著目标-边界连接情况对比e 2-1 Contrast of connection between salience target an

图 2-3 粒计算与图像处理Fig 2-3 Granular Computing and image processing在图像领域，粒计算又有更具体的施展之处。Li 将像素点重新定义为球形粒，图割速度提高了 6 倍[57]。Yang 提出融合相容粒计算模型用于图像检索领域，检索速

【参考文献】：
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硕士论文
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本文编号：3069378