输送带纵向撕裂可见光与红外双目视觉在线检测系统研究

发布时间：2017-10-12 17:30

  本文关键词：输送带纵向撕裂可见光与红外双目视觉在线检测系统研究

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【摘要】：本文根据矿用输送带纵向撕裂在线检测技术现状,为实现自动、实时、鲁棒、精确、可靠适合工程应用的输送带纵向撕裂在线系统,深入研究了输送带纵向撕裂可见光与红外双目视觉在线检测方法、双目视觉图像特征信号采集、图像的实时处理、在线配准算法及预警策略,并针对输送带纵向撕裂在线检测研制了可行的应用系统。主要研究内容如下:首先,围绕输送带纵向撕裂可见光与红外双目视觉在线检测理论,实现特征提取辨识以及预警策略等相关科学问题及关键技术。本文在提出输送带纵向撕裂在线自适应光源补偿可见光检测的基础上,结合红外成像特征在线识别的双目视觉检测方法进行研究。其次,设计了可见光与红外CCD煤矿输送带撕裂检测技术系统,采用模块化设计各单元系统,实现可见光与红外双目视觉传感器对输送带纵向撕裂等异常特征图像在线的实时采集。各单元根据需求设计相应的处理器,避免了信号集中处理时的延时问题,同时便于安装调试、维护和扩展。第三,深入研究纵向撕裂角点、边缘、直线特征的提取方法,提出了红外与可见光视觉检测互为触发、同步采集,用相似度加权求和的方式将全局量和局部分量进行特征集成,实现局部特征实时提取、在线处理识别算法,并理论推导和分析了故障辨识数学模型,给出了数值仿真和特征图像处理的实验结果。第四,为了解决纵向撕裂故障判定的准确性、可靠性及故障预警的可视化,提出了一种基于输送带撕裂角点、边缘、直线特征提取的红外与可见光多分辨率图像配准方法。第五,研究提出了稀疏自编码神经网络无监督的深度特征学习算法,建立了故障特征图像分类识别数据库实时预警方法。工业性试验证实了论文所提算法的鲁棒性与实用性,该技术的实现达到了矿用输送带纵向撕裂在线检测预警的现场要求,验证了本文理论研究成果的先进性与可行的工程应用价值。
【关键词】：输送带纵向撕裂 红外与可见光视觉检测 特征提取 图像配准 纵向撕裂识别 预警策略
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-13
• 第一章 绪论13-23
• 1.1 课题研究的目的及意义13-15
• 1.1.1 课题研究的目的13-14
• 1.1.2 课题研究的意义14-15
• 1.2 国内外研究状况分析15-18
• 1.3 存在问题18-19
• 1.4 论文的研究内容及结构安排19-23
• 1.4.1 论文的主要研究内容19-20
• 1.4.2 论文结构安排20-23
• 第二章 输送带纵向撕裂红外与可见光检测方法研究23-32
• 2.1 引言23
• 2.2 在线检测原理23-28
• 2.2.1 检测理论23-25
• 2.2.2 检测方法25-28
• 2.3 系统的设计理论28-31
• 2.3.1 信号处理理论28-29
• 2.3.2 实验平台设计29-31
• 2.4 本章小结31-32
• 第三章 输送带纵向撕裂红外与可见光检测系统集成设计32-43
• 3.1 系统总体设计思路32-33
• 3.2 系统硬件模块设计33-38
• 3.2.1 可见光与红外视觉传感器模块33-34
• 3.2.2 特征图像提取34-35
• 3.2.3 图像处理模块35-36
• 3.2.4 光源单元模块36
• 3.2.5 隔爆除尘设计36-38
• 3.3 可见光与红外视觉在线检测的软件设计38-42
• 3.3.1 可见光与红外视觉传感器检测软件39-40
• 3.3.2 图像处理单元软件40-41
• 3.3.3 预警策略研究41-42
• 3.4 本章小结42-43
• 第四章 输送带纵向撕裂红外与可见光检测算法研究43-86
• 4.1 引言43-44
• 4.2 纵向撕裂特征提取方法44-46
• 4.3 输送带纵向撕裂局部特征处理46-52
• 4.3.1 激光线曲率检测47-50
• 4.3.2 特征检测提取窗尺寸选取50-52
• 4.4 输送带纵向撕裂特征提取算法研究52-65
• 4.4.1 集成全局和局部特征的目标检测53-54
• 4.4.2 撕裂全局Fourier特征检测方法研究54-57
• 4.4.3 撕裂局部边缘检测研究57-58
• 4.4.4 角点检测算法分析58-65
• 4.5 输送带纵向撕裂特征处理算法实验研究65-85
• 4.5.1 输送带划伤特征检测66-67
• 4.5.2 基于角点的撕裂特征实时检测67-69
• 4.5.3 基于Hough变换差分法撕裂检测69-72
• 4.5.4 灰度直方图撕裂特征检测72-75
• 4.5.5 OpenCV编程实现75-79
• 4.5.6 Labview Vision Development编程实现79-85
• 4.6 本章小结85-86
• 第五章 红外与可见光特征信号配准及试验研究86-102
• 5.1 引言86
• 5.2 红外与可见光特征信号配准86-95
• 5.2.1 基于局部不变特征的图像配准方法88-90
• 5.2.2 局部不变特征90-92
• 5.2.3 基于角点及边缘提取红外与可见光图像配准基础92-95
• 5.3 多分辨率图像配准实例95-101
• 5.4 本章小结101-102
• 第六章 特征信号学习及预警研究102-112
• 6.1 引言102-103
• 6.2 信号特征学习103-105
• 6.3 无监督特征学习研究105-109
• 6.3.1 特征图像稀疏自编码105-106
• 6.3.2 特征图像稀疏编码算法106
• 6.3.3 特征图像信号稀疏编码实现106-109
• 6.4 预警策略及测试109-111
• 6.5 本章小结111-112
• 第七章 总结和展望112-117
• 7.1 论文工作总结112-114
• 7.2 论文主要创新点114
• 7.3 下一步研究工作114-117
• 致谢117-119
• 参考文献119-129
• 攻读博士学位期间发表的论文129-131
• 授权发明专利和软件著作权131-133
• 攻读博士学位期间主持完成的科研项目133

【共引文献】

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本文编号：1020012