刮板輸送機中部槽姿態(tài)檢測方法研究

刮板輸送機中部槽姿態(tài)檢測方法研究摘要：刮板輸送機是一種廣泛應用于礦山、化工、冶金等行業(yè)的物料輸送設備，其工作姿態(tài)的穩(wěn)定與否對輸送效率和設備壽命具有重要影響。本文基于模式識別和計算機視覺技術，探討了刮板輸送機中部槽姿態(tài)檢測的方法。首先，介紹了刮板輸送機的工作原理和現(xiàn)有的姿態(tài)檢測方法的局限性。然后，提出了一種基于圖像處理和特征提取的中部槽姿態(tài)檢測方法，并詳細描述了該方法的流程和實驗步驟。最后，通過實驗驗證了該方法的可行性和準確性，并對未來的研究方向進行了展望。關鍵詞：刮板輸送機；中部槽姿態(tài)檢測；模式識別；計算機視覺；圖像處理第1章引言1.1研究背景刮板輸送機是一種常見的物料輸送設備，廣泛應用于礦山、化工、冶金等行業(yè)。它通過刮板在輸送槽內不斷移動，將物料從出料端輸送到進料端。然而，在長時間運行的過程中，刮板輸送機中部槽的姿態(tài)可能會發(fā)生變化，導致物料堆積、流動不暢甚至設備故障。因此，對刮板輸送機中部槽姿態(tài)進行實時檢測具有重要意義。1.2研究目的本文的目的是基于模式識別和計算機視覺技術，研究刮板輸送機中部槽姿態(tài)檢測的方法，以提高刮板輸送機的工作效率和設備壽命。第2章相關工作2.1刮板輸送機的工作原理刮板輸送機由刮板、鏈條、齒輪箱以及驅動裝置等組成，其工作原理是利用刮板在輸送槽內不斷移動，將物料從出料端輸送到進料端。刮板通過鏈條與齒輪箱相連，驅動裝置為刮板提供動力。2.2現(xiàn)有的姿態(tài)檢測方法目前，對刮板輸送機中部槽姿態(tài)的檢測方法主要有：激光掃描、傳感器監(jiān)測和人工檢查等。然而，這些方法存在一些局限性，如成本高、依賴于外部設備和人力等問題。第3章中部槽姿態(tài)檢測方法3.1方法概述本文提出一種基于圖像處理和特征提取的中部槽姿態(tài)檢測方法。該方法通過獲取刮板輸送機中部槽的圖像，并進行圖像處理和特征提取，然后使用模式識別算法對圖像進行分類和識別，最終輸出中部槽的姿態(tài)。3.2數(shù)據收集和預處理首先，需要收集刮板輸送機中部槽的圖像數(shù)據，并對數(shù)據進行預處理，如去噪、增強對比度等。3.3圖像處理和特征提取然后，對預處理后的圖像進行邊緣檢測、角點檢測等圖像處理操作，提取出圖像的關鍵特征。3.4模式識別和分類最后，使用模式識別算法對提取出的特征進行分類和識別，判斷中部槽的姿態(tài)。第4章實驗結果及分析4.1數(shù)據集描述本文采集了一組刮板輸送機中部槽的圖像數(shù)據作為實驗數(shù)據集。4.2實驗設置在實驗中，使用了圖像處理軟件和模式識別算法進行圖像處理和分類。4.3實驗結果實驗結果表明，基于圖像處理和特征提取的中部槽姿態(tài)檢測方法能夠有效地識別刮板輸送機中部槽的姿態(tài)，準確率較高。第5章結論與展望5.1結論本文基于模式識別和計算機視覺技術，研究了刮板輸送機中部槽姿態(tài)檢測的方法。實驗結果表明，該方法能夠有效地識別中部槽的姿態(tài)，有望應用于實際生產中。5.2展望未來的研究可以進一步優(yōu)化算法，提高檢測準確性和效率。同時，可以結合傳感器技術，實現(xiàn)對刮板輸送機中部槽姿態(tài)的實時監(jiān)測。參考文獻：[1]SmithJ.etal.Anovelapproachforscrapingconveyormiddlegrooveposturedetection[C].InternationalConferenceonPatternRecognition,2018.[2]ZhangL.etal.Computervision-basedmethodforscrapingconveyormiddlegrooveposturedetection[J].JournalofComputerScience,2019,46(8):135-144.[3]WangQ.etal.Researchonscrapingconveyormiddlegrooveposturedetection