基于图像处理的带式输送机调速及效能提升研究
发布时间：2022-12-05 06:44
带式输送机是矿井煤炭运输的重要设备。随着带式输送机的输送距离不断增长、功率不断增大,带式输送机的节能研究越来越受到重视。由于煤炭开采过程中,工作面产煤量具有不均衡性,若带式输送机仍以定速运行,导致电机效率不高、能耗较大,进而增加煤矿生产成本。因此,本文利用图像处理技术,对带式输送机调速进行研究,并通过实例分析验证本文方法的有效性。本文的主要研究内容如下:首先,对带式输送机监控视频中的单帧图像进行图像预处理研究。图像预处理将图像中利于研究的特征增强,大大降低图像进一步处理的难度。本文图像预处理包括:感兴趣区域提取、图像灰度化、图像滤波、图像对比增强和图像二值化处理。通过对带式输送机不同工况的图像进行图像预处理,发现带面有少量煤和空载时的图像经图像预处理并不能达到预期效果。因此在图像灰度化处理后,对带式输送机运行状态进行识别。若运行状态判定为特殊状态,直接给出对应的调速值。若运行状态判定为正常状态,则继续进行图像预处理。经图像预处理后,获得带式输送机二值化图像,增强了输送带上煤炭边界的可检测性。其次,对基于图像处理的带式输送机调速进行研究。本文以煤宽比作为调速依据。煤宽比是煤流量的一个重要...
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
abstract
变量注释表
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 国内外研究现状
1.4 研究内容、方法及技术路线
1.5 本章小结
2 煤矿井下运输系统现状分析
2.1 煤矿井下运输系统简介
2.2 带式输送机简介
2.3 带式输送机运行现状
2.4 带式输送机运行存在的问题
2.5 本章小结
3 煤矿带式输送机图像采集与图像预处理
3.1 现场图像采集
3.2 带式输送机图像特点
3.3 图像预处理
3.4 带式输送机运行状态识别
3.5 本章小结
4 基于图像处理的带速自动调整
4.1 带式输送机煤宽比计算
4.2 带速与煤宽比匹配
4.3 带速自动调整
4.4 本章小结
5 带式输送机效能改善分析
5.1 效能现状分析
5.2 带式输送机节能分析
5.3 本章小结
6 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
作者简历
学位论文数据集
【参考文献】：
期刊论文
[1]原煤运输系统优化改造及视频处理变频控制技术应用[J]. 宋相强. 能源与环保. 2019(11)
[2]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)
[3]基于机器视觉的轴承沟道曲率半径在线检测[J]. 张明辉,王建武,刘极智,刘萌萌. 机床与液压. 2019(16)
[4]多级带式输送机远程集中控制系统设计[J]. 张汉昌. 煤矿机电. 2019(04)
[5]基于图像处理的干眼检测方法研究[J]. 刘振宇,李婷. 微处理机. 2019(04)
[6]基于图像处理的疲劳驾驶预警研究[J]. 刘朝涛,张雪佼. 电子技术应用. 2019(08)
[7]矿用带式输送机输送量测量方法现状及发展趋势[J]. 张少宾,蒋卫良,芮丰. 工矿自动化. 2019(05)
[8]边缘扩展的皮带撕裂支持向量机视觉检测[J]. 王福斌,孙海洋,TU Paul. 中国机械工程. 2019(04)
[9]基于小波变换和改进中值滤波的医学图像耦合去噪算法（英文）[J]. 陈炳权,崔金鸽,徐庆,舒婷,刘宏立. Journal of Central South University. 2019(01)
[10]车载全景视觉系统研发[J]. 高虹,罗文广,王召杰,刘德成,宾洋. 广西科技大学学报. 2019(01)
博士论文
[1]工况因素对带式输送机压陷阻力影响规律的研究[D]. 卢岩.中国矿业大学(北京) 2017
[2]基于图像特征的煤矿火灾检测与识别研究[D]. 王媛彬.西安科技大学 2015
[3]矿井煤流输送系统优化控制关键技术研究[D]. 王中华.中国矿业大学 2014
硕士论文
[1]带式输送机节能调速控制系统关键技术研究[D]. 温凯瑞.中国地质大学(北京) 2018
[2]基于深度学习的行人和骑行者检测及防碰撞预警系统研究[D]. 高雪婷.江苏大学 2018
[3]皮料边缘识别及拾取卷边技术的研究[D]. 张庆宇.黑龙江大学 2017
[4]基于计算机视觉的微小零件质量检测系统和方法研究[D]. 宗艳芬.哈尔滨理工大学 2017
[5]能耗约束下带式输送机调速控制技术研究[D]. 王宁.武汉理工大学 2016
[6]基于视频检测技术的道路交通参数监测系统[D]. 章强.浙江大学 2016
[7]皮带运输机效率优化的研究[D]. 郑津津.安徽理工大学 2015
[8]基于X光图像处理的煤矸石自动分选系统的研究[D]. 耿秀云.东北大学 2014
[9]基于机器视觉技术的带式输送机输送量检测系统的应用与研究[D]. 李克伟.东北大学 2014
[10]道路交通标志图像处理[D]. 彭晓庆.西安电子科技大学 2010
本文编号：3709893
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
abstract
变量注释表
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 国内外研究现状
1.4 研究内容、方法及技术路线
1.5 本章小结
2 煤矿井下运输系统现状分析
2.1 煤矿井下运输系统简介
2.2 带式输送机简介
2.3 带式输送机运行现状
2.4 带式输送机运行存在的问题
2.5 本章小结
3 煤矿带式输送机图像采集与图像预处理
3.1 现场图像采集
3.2 带式输送机图像特点
3.3 图像预处理
3.4 带式输送机运行状态识别
3.5 本章小结
4 基于图像处理的带速自动调整
4.1 带式输送机煤宽比计算
4.2 带速与煤宽比匹配
4.3 带速自动调整
4.4 本章小结
5 带式输送机效能改善分析
5.1 效能现状分析
5.2 带式输送机节能分析
5.3 本章小结
6 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
作者简历
学位论文数据集
【参考文献】：
期刊论文
[1]原煤运输系统优化改造及视频处理变频控制技术应用[J]. 宋相强. 能源与环保. 2019(11)
[2]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)
[3]基于机器视觉的轴承沟道曲率半径在线检测[J]. 张明辉,王建武,刘极智,刘萌萌. 机床与液压. 2019(16)
[4]多级带式输送机远程集中控制系统设计[J]. 张汉昌. 煤矿机电. 2019(04)
[5]基于图像处理的干眼检测方法研究[J]. 刘振宇,李婷. 微处理机. 2019(04)
[6]基于图像处理的疲劳驾驶预警研究[J]. 刘朝涛,张雪佼. 电子技术应用. 2019(08)
[7]矿用带式输送机输送量测量方法现状及发展趋势[J]. 张少宾,蒋卫良,芮丰. 工矿自动化. 2019(05)
[8]边缘扩展的皮带撕裂支持向量机视觉检测[J]. 王福斌,孙海洋,TU Paul. 中国机械工程. 2019(04)
[9]基于小波变换和改进中值滤波的医学图像耦合去噪算法（英文）[J]. 陈炳权,崔金鸽,徐庆,舒婷,刘宏立. Journal of Central South University. 2019(01)
[10]车载全景视觉系统研发[J]. 高虹,罗文广,王召杰,刘德成,宾洋. 广西科技大学学报. 2019(01)
博士论文
[1]工况因素对带式输送机压陷阻力影响规律的研究[D]. 卢岩.中国矿业大学(北京) 2017
[2]基于图像特征的煤矿火灾检测与识别研究[D]. 王媛彬.西安科技大学 2015
[3]矿井煤流输送系统优化控制关键技术研究[D]. 王中华.中国矿业大学 2014
硕士论文
[1]带式输送机节能调速控制系统关键技术研究[D]. 温凯瑞.中国地质大学(北京) 2018
[2]基于深度学习的行人和骑行者检测及防碰撞预警系统研究[D]. 高雪婷.江苏大学 2018
[3]皮料边缘识别及拾取卷边技术的研究[D]. 张庆宇.黑龙江大学 2017
[4]基于计算机视觉的微小零件质量检测系统和方法研究[D]. 宗艳芬.哈尔滨理工大学 2017
[5]能耗约束下带式输送机调速控制技术研究[D]. 王宁.武汉理工大学 2016
[6]基于视频检测技术的道路交通参数监测系统[D]. 章强.浙江大学 2016
[7]皮带运输机效率优化的研究[D]. 郑津津.安徽理工大学 2015
[8]基于X光图像处理的煤矸石自动分选系统的研究[D]. 耿秀云.东北大学 2014
[9]基于机器视觉技术的带式输送机输送量检测系统的应用与研究[D]. 李克伟.东北大学 2014
[10]道路交通标志图像处理[D]. 彭晓庆.西安电子科技大学 2010
本文编号：3709893
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3709893.html
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