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基于机器视觉的矿用带式输送机跑偏故障检测系统
发布时间: 2025-11-01
基本信息
合作方式：
技术咨询
成果类型：
发明专利,实用新型专利,软件著作权
行业领域：
采矿业,煤炭开采和洗选业
成果介绍
传统的带式输送机跑偏检测采用的是接触式跑偏传感器，这种接触式传感器在使用过程中存在安装复杂、灵敏度低、成本高等缺点。因此，设计了基于机器视觉的矿用带式输送机跑偏故障检测系统，采用矿用摄像头采集图像，使用python语言和OpenCV视觉库编译软件进行图像处理，可对煤矿图像进行清晰化处理，有效减少煤尘影响，增加图像清晰度；通过Candy边缘检测、霍夫变换直线检测等图像处理技术快速有效地检测输送机跑偏，并将数据传输至PLC控制纠偏机构动作。
成果亮点
1）设计了基于机器视觉的矿用输送带跑偏检测系统，该系统更加高效、智能，通过视频图像检测输送带跑偏代替传统的接触式传感器。
2）针对煤矿图像粉尘严重影响图像质量的问题，提出了暗通道先验与小波变换相结合的图像处理办法，有效增强了煤矿视频图像的清晰度。
3）经过实验室测试与现场实践，基于机器视觉设计的矿用输送带跑偏检测系统可以有效检测到跑偏故障并控制纠偏设备，有效减少煤矿工人的工作量。
4）通过视频检测输送带跑偏故障，目前还存在易受环境光源等影响，通过引入深度学习算法，对输送带在不同环境、不同光照下的视频图像进行训练识别，可有效解决该问题。基于深度学习算法的输送带跑偏检测也是智能矿山设备视频识别的发展方向之一。
团队介绍
团队成员：董征 张旭辉 王泰华 耿天普。
团队单位：西安科技大学机械工程学院 河南理工大学电气工程与自动化学院 焦作华飞电子电器股份有限公司。
成果资料
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