基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究
发布时间：2021-01-21 14:44
目前,带式输送机的功率是按照煤矿生产的峰值能力再考虑一定的冗余系数来确定,且启动后便保持恒高速运行,由于工作面生产的不均衡性,带式输送机经常处于低载高速、甚至空载高速的现象,造成电能的极大浪费。根据煤量的变化对带速进行调节能够有效克服上述现象,而动态煤量实时精准计量是实现带速调节的关键所在,故对该技术进行深入研究具有重要意义。传统带式输送机动态煤量实时计量方式存在精度低、限制多等问题,故本文对基于机器视觉的动态煤量实时计量技术进行了相关研究。本文根据带式输送机运输物料的形态以及相机成像模型,并结合视觉系统所需要满足的Scheimpflug条件,最终确定采用单目结构光斜射测距方案进行煤量计量,基于该方案建立了体积计量的数学模型,对模型中需要确定参数的标定原理进行了阐述。基于此,设计了一种基于机器视觉的动态煤量计量系统,对系统关键设备进行了选型设计,并根据不同的现场环境设计了快拆结构和吊装结构两种安装支架。根据单线结构光在煤流表面形成的光条纹具有连续性和方向性的特点,提出了有向滑动自适应阈值二值化算法和有向生长结构光中心提取算法,针对光条纹断裂提出了基于Cardinal样条曲线的断线拟合连...
【文章来源】： 逯圣辉 河北工程大学
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
带式输送机结构示意图
河北工程大学硕士学位论文8图2-2物料形态Fig.2-2Materialform如图2-3所示为图像采集设备采集到的煤矿井下输送带上煤流图像，可以看出，煤炭与输送带颜色接近，界限模糊，再加上带式输送机运行会导致煤流表面纹理时刻变化，因此该图像属于弱纹理图像[21]。如果不增加辅助标记物，很难实现煤量的计量。在煤量计量过程中，最重要的是获取煤流截面，因此辅助标记物最好可以描绘出煤流的截面形状，而结构光则正好能够满足该需求。图2-3煤流图像Fig.2-3Coalflowimage基于结构光的视觉测量包括双目结构光法和单目结构光法两种，如图2-4所示，同时需要两套设备的为双目结构光法，只需要设备1的为单目结构光法。
河北工程大学硕士学位论文8图2-2物料形态Fig.2-2Materialform如图2-3所示为图像采集设备采集到的煤矿井下输送带上煤流图像，可以看出，煤炭与输送带颜色接近，界限模糊，再加上带式输送机运行会导致煤流表面纹理时刻变化，因此该图像属于弱纹理图像[21]。如果不增加辅助标记物，很难实现煤量的计量。在煤量计量过程中，最重要的是获取煤流截面，因此辅助标记物最好可以描绘出煤流的截面形状，而结构光则正好能够满足该需求。图2-3煤流图像Fig.2-3Coalflowimage基于结构光的视觉测量包括双目结构光法和单目结构光法两种，如图2-4所示，同时需要两套设备的为双目结构光法，只需要设备1的为单目结构光法。
【参考文献】：
期刊论文
[1]面向对象程序设计中构造、析构函数的教学探讨[J]. 韩祥波. 电脑知识与技术. 2019(34)
[2]线激光光条中心快速提取算法[J]. 李伟明,彭国,高兴宇,丁畅. 中国激光. 2020(03)
[3]基于机器视觉识别技术的煤矿带式输送自适应控制系统设计[J]. 郝志伟. 煤炭工程. 2019(09)
[4]适于移动终端字符识别环境的自适应多阈值二值化方法[J]. 朱德利,杨德刚,胡蓉,万辉. 计算机科学. 2019(08)
[5]模板在C++中的应用[J]. 赵娟. 电脑知识与技术. 2019(20)
[6]一种新的线结构光标定方法[J]. 张瑞峰,舒子芸,南刚雷. 激光与光电子学进展. 2019(22)
[7]优化张力参数与边界条件的平面三次Cardinal样条[J]. 李军成,刘成志,易叶青. 浙江大学学报(理学版). 2019(02)
[8]基于OpenCV的C/C++和Matlab计算机视觉混合编程[J]. 李中科,赵慧娟,苏晓萍. 计算机时代. 2018(07)
[9]光刀自适应灰度加权亚像素中心精确提取[J]. 胡改玲,周翔,杨涛,王军平,张春伟,王刚锋,李玉勤,郭家玉. 西安交通大学学报. 2018(05)
[10]基于Scheimpflug定律的线结构光系统摄像机标定方法[J]. 王平江,吴娟娟. 制造业自动化. 2017(10)
博士论文
[1]三维目标配准识别中的二值化局部特征研究[D]. 权思文.华中科技大学 2019
[2]散货码头带式输送机节能控制方法研究[D]. 曾飞.武汉理工大学 2016
[3]线结构光表面三维测量系统的标定技术研究[D]. 陈天飞.大连海事大学 2013
硕士论文
[1]低照度环境下彩色图像增强算法研究[D]. 杨茂祥.南京邮电大学 2019
[2]基于OpenCV的路亚运动目标识别与长度测量研究[D]. 刘杨.西安石油大学 2019
[3]激光雷达和多相机融合的智能标定方法研究[D]. 王晨宇.哈尔滨工业大学 2019
[4]双目视觉中摄像机标定与特征点提取算法的研究与改进[D]. 刘博.湘潭大学 2019
[5]基于Scheimpflug激光雷达技术的大气边界层高度探测[D]. 李丽美.大连理工大学 2019
[6]基于局部算子的复杂纹理图像分割方法研究[D]. 周力.合肥工业大学 2019
[7]一种基于MATLAB的碎屑岩粒度分析方法研究[D]. 方梦阳.中国地质大学(北京) 2019
[8]基于视觉巡检机器人的植物工厂控制系统的设计与实现[D]. 何子力.中国科学技术大学 2019
[9]基于FT-M7002的OpenCV移植与优化[D]. 孙广辉.西安电子科技大学 2019
[10]基于CCD激光三角法测距系统的设计与实现[D]. 宋宇健.西安工业大学 2018
本文编号：2991353
【文章来源】： 逯圣辉 河北工程大学
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
带式输送机结构示意图
河北工程大学硕士学位论文8图2-2物料形态Fig.2-2Materialform如图2-3所示为图像采集设备采集到的煤矿井下输送带上煤流图像，可以看出，煤炭与输送带颜色接近，界限模糊，再加上带式输送机运行会导致煤流表面纹理时刻变化，因此该图像属于弱纹理图像[21]。如果不增加辅助标记物，很难实现煤量的计量。在煤量计量过程中，最重要的是获取煤流截面，因此辅助标记物最好可以描绘出煤流的截面形状，而结构光则正好能够满足该需求。图2-3煤流图像Fig.2-3Coalflowimage基于结构光的视觉测量包括双目结构光法和单目结构光法两种，如图2-4所示，同时需要两套设备的为双目结构光法，只需要设备1的为单目结构光法。
河北工程大学硕士学位论文8图2-2物料形态Fig.2-2Materialform如图2-3所示为图像采集设备采集到的煤矿井下输送带上煤流图像，可以看出，煤炭与输送带颜色接近，界限模糊，再加上带式输送机运行会导致煤流表面纹理时刻变化，因此该图像属于弱纹理图像[21]。如果不增加辅助标记物，很难实现煤量的计量。在煤量计量过程中，最重要的是获取煤流截面，因此辅助标记物最好可以描绘出煤流的截面形状，而结构光则正好能够满足该需求。图2-3煤流图像Fig.2-3Coalflowimage基于结构光的视觉测量包括双目结构光法和单目结构光法两种，如图2-4所示，同时需要两套设备的为双目结构光法，只需要设备1的为单目结构光法。
【参考文献】：
期刊论文
[1]面向对象程序设计中构造、析构函数的教学探讨[J]. 韩祥波. 电脑知识与技术. 2019(34)
[2]线激光光条中心快速提取算法[J]. 李伟明,彭国,高兴宇,丁畅. 中国激光. 2020(03)
[3]基于机器视觉识别技术的煤矿带式输送自适应控制系统设计[J]. 郝志伟. 煤炭工程. 2019(09)
[4]适于移动终端字符识别环境的自适应多阈值二值化方法[J]. 朱德利,杨德刚,胡蓉,万辉. 计算机科学. 2019(08)
[5]模板在C++中的应用[J]. 赵娟. 电脑知识与技术. 2019(20)
[6]一种新的线结构光标定方法[J]. 张瑞峰,舒子芸,南刚雷. 激光与光电子学进展. 2019(22)
[7]优化张力参数与边界条件的平面三次Cardinal样条[J]. 李军成,刘成志,易叶青. 浙江大学学报(理学版). 2019(02)
[8]基于OpenCV的C/C++和Matlab计算机视觉混合编程[J]. 李中科,赵慧娟,苏晓萍. 计算机时代. 2018(07)
[9]光刀自适应灰度加权亚像素中心精确提取[J]. 胡改玲,周翔,杨涛,王军平,张春伟,王刚锋,李玉勤,郭家玉. 西安交通大学学报. 2018(05)
[10]基于Scheimpflug定律的线结构光系统摄像机标定方法[J]. 王平江,吴娟娟. 制造业自动化. 2017(10)
博士论文
[1]三维目标配准识别中的二值化局部特征研究[D]. 权思文.华中科技大学 2019
[2]散货码头带式输送机节能控制方法研究[D]. 曾飞.武汉理工大学 2016
[3]线结构光表面三维测量系统的标定技术研究[D]. 陈天飞.大连海事大学 2013
硕士论文
[1]低照度环境下彩色图像增强算法研究[D]. 杨茂祥.南京邮电大学 2019
[2]基于OpenCV的路亚运动目标识别与长度测量研究[D]. 刘杨.西安石油大学 2019
[3]激光雷达和多相机融合的智能标定方法研究[D]. 王晨宇.哈尔滨工业大学 2019
[4]双目视觉中摄像机标定与特征点提取算法的研究与改进[D]. 刘博.湘潭大学 2019
[5]基于Scheimpflug激光雷达技术的大气边界层高度探测[D]. 李丽美.大连理工大学 2019
[6]基于局部算子的复杂纹理图像分割方法研究[D]. 周力.合肥工业大学 2019
[7]一种基于MATLAB的碎屑岩粒度分析方法研究[D]. 方梦阳.中国地质大学(北京) 2019
[8]基于视觉巡检机器人的植物工厂控制系统的设计与实现[D]. 何子力.中国科学技术大学 2019
[9]基于FT-M7002的OpenCV移植与优化[D]. 孙广辉.西安电子科技大学 2019
[10]基于CCD激光三角法测距系统的设计与实现[D]. 宋宇健.西安工业大学 2018
本文编号：2991353
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/2991353.html
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