基于线结构光的天轮偏摆监测机器视觉系统设计

天轮在深井提升系统中是一个关键运行部件,主要起承载力和导向的作用。由于天轮是运转轮体,考虑到自身不易安装传感器,提出了基于线结构光的机器视觉非接触式天轮偏摆实时监测方案。运用机器视觉处理技术,线激光照射在运转天轮上,将摄像机实时拍摄的图像传输到Labview软件中的图像模块进行图像处理,然后通过嵌套在Labview中的Matlab程序完成线结构光提取以及偏摆测量,并将测量数据实时显示形成曲线图并保存,从而达到实时监测天轮偏摆故障的目的。     

基于机器视觉的天轮偏摆检测技术

设计了一种基于机器视觉的天轮偏摆检测系统。利用机器视觉系统的CCD摄像机实时采集天轮偏摆运行状态视频;对每一帧图像进行图像滤波和图像增强,采用Mean Shift算法实现天轮偏摆的跟踪;经坐标变换将跟踪目标的像素偏移换算为实际物理尺寸,从而计算出天轮偏摆。试验结果表明,设计的天轮偏摆检测系统现场安装检测方便且能满足精度要求。     

基于机器视觉的天轮偏摆监测系统设计

为了解决矿井天轮偏摆监测不易安装传感器的问题,设计了基于机器视觉的天轮偏摆监测系统。利用CCD摄像机对运转天轮进行拍摄后,设计了图像处理程序,实现对天轮偏摆数据的监测。监测数据以无线传输的方式,传输到地面工控机并显示,实现天轮偏摆的在线监测。为了验证测量方法的可靠性,做了验证试验,结果表明:该图像处理与识别程序的测量方法具有一定的可靠性。     

煤矿提升机天轮故障分析及监测方法研究

为了确保煤矿提升机的安全运行,采用故障树对煤矿提升机天轮故障进行分析,建立了煤矿提升机天轮故障树,确定3种故障特征:轴承故障导致的天轮噪声过大、井架安装不正导致的井架倾斜和天轮安装不正导致的天轮偏摆过大。研究了煤矿提升机天轮故障监测方法,对提升机天轮的运行状态进行了监测,并构建了系统的软、硬件部分,对采集的天轮振动信号处理进行了研究。研究结果为煤矿提升机天轮的正常运转提供了技术支持。     

基于机器视觉的矿用钢丝绳无损监测系统研究

鉴于现有矿用钢丝绳监测方法效率低、易误判等问题,将基于机器视觉的无损监测方法,应用于矿用钢丝绳无损监测系统,在不影响钢丝绳使用的情况下,测定钢丝绳的状态特性,并根据相关国家标准对钢丝绳的使用状况和剩余寿命做出评估,这种实时监测钢丝绳的方法,提高监测效果和效率,保障生产安全。实际使用表明,该系统功能完善、操作简便,并能根据设定的报警阈值进行分级报警,具有很强的实用价值和广阔的应用前景。     

机器视觉的煤自燃智能预警系统设计

为了更好地解决目前煤矿自燃火灾探测的误报、漏报及方法单一等问题,提出了一种基于机器视觉的多传感器融合的煤矿自燃火灾智能预警系统。通过构建的煤矿井下视觉网络系统对煤矿自燃可疑区域进行图像采集、分析和处理,结合温湿度传感器、光感传感器在特定环境深度融合技术下采集的煤矿环境参数信息,并将数据信息实时地传输到控制中心。实现了对煤矿自燃火灾的实时监测、预警功能,使煤矿自燃火灾的监测预警的准确性大大提高,具有很好的应用前景。     

基于机器视觉的带式输送机纠偏系统设计

针对带式输送机运输过程中输送带跑偏问题,采用机器视觉方法采集输送带和托辊的偏移量并传输至控制模块,PLC依据设置的算法控制电机的转速,以此控制托辊的偏移量,从而平衡输送带的偏移量,达到纠偏的目的。提出了两级纠偏系统,当跑偏量小时启动一级纠偏机构,当跑偏量大时启动二级纠偏机构。测试结果显示,基于机器视觉的带式输送机纠偏系统响应速度快,稳定性高,可满足工程实际应用要求。     

基于机器视觉的大块异物识别在线监测系统的应用

为实现对皮带煤流中大块异物的识别与预警,提出了一种基于机器视觉的大块异物识别方法,介绍了大块异物识别在线监测系统的整体架构以及图像处理算法框架与实现,并在高阳煤矿进行了实践应用。     

基于机器视觉的矿井提升机首绳抖动监测系统设计与应用

为了解决提升机首绳抖动带来的隐患问题,本系统基于改进YOLO v5算法,开发首绳抖动视频智能分析监测系统。该系统首先获取视频流,将视频流的图像取出进行双线性插值法处理之后输入到训练好的YOLO v5模型中,进行提升机首绳的异常识别;再通过PyQt控件设计图形化界面对系统进行控制。在实现提升机首绳异常监测的基础上,系统增加了视频储存、视频回放以及输出报警信号等功能,以首绳偏离10 cm抖动区分正负样本,抖动检测精度达到95%以上。     

基于机器视觉的矿用输送带在线监测技术

在带式输送机运行过程中,输送带容易出现划伤、撕裂和跑偏等故障。机器视觉技术应用于矿用输送带的在线监测,可以提高故障检测效率和精度,受到了广泛关注。研究了基于机器视觉的矿用输送带监测技术的发展现状;分析了输送带视觉监测系统的构成;详细综述了基于机器视觉的输送带纵向撕裂、跑偏和表面损伤等故障检测技术的研究进展;指出了输送带机器视觉监测技术的发展方向,以供读者参考。     

基于视觉的产品质量监测系统

基于计算机视觉的产品质量监测具有识别率高、无需人工干预、误检率低等特点。文章的研究重点是围绕CCD和NI公司视频采集卡建立一整套全封闭的基于计算机视觉的产品质量监测系统。     

提升机天轮状态监测与故障诊断系统

针对提升机天轮故障诊断问题,设计了一种基于LabVIEW的远程状态监测与故障诊断系统。该系统主要有数据采集、无线传输、实时监测与诊断、离线分析等功能,通过对天轮测点的振动、偏摆、温度状态的实时监测,诊断出天轮的故障,为天轮的检修与维护提供了依据。     

矿井提升机传动部件故障监测诊断系统

提出一种提升机传动部件监测诊断系统实现方案。阐述了系统的组成、硬件设计、软件功能及组态王开发实现等。采用该系统对提升机天轮轴承进行实时监测,监测数据表明测点运行状态良好。系统实现了提升机传动部件的实时监测和故障预测与诊断,采用组态化设计为监测诊断系统的研发提供了一种新方法。     

基于机器视觉的掘进机截割头姿态检测系统

对掘进机截割机构模型进行简化,采用俯仰角和旋转角作为描述截割头姿态的参数,设计了基于机器视觉的掘进机截割头位姿检测系统,并介绍了双目视觉检测方法的原理。为了验证检测系统的检测效果,通过实验将采用本系统得到的截割头姿态参数与采用传感器测得的数据进行对比,结果显示截割头姿态参数相差不到1°,误差基本都在10%以内,由此证明采用机器视觉对掘进机截割头进行姿态检测得到的数据是有效的。     

基于机器视觉的矿用带式输送机堆煤故障监控系统研究

针对带式输送机的堆煤故障设计了一套基于机器视觉的煤矿带式输送机监控系统,该系统通过工业相机拍摄图像,对图像进行分析、处理并做出判断,确保带式输送机安全运行,实现非接触式可视化远程监控与测量。同时克服了传统接触式堆煤传感器易受环境影响、可靠性差等缺点,实现带式输送机堆煤实时检测,而且能够在堆煤形成初期提前预警,并为地面监控中心提供监控数据和监控视频,为带式输送机安全运行提供了有力的保障。     

机器视觉的液压支架姿态角度测量系统设计

介绍了液压支架的各种姿态以及造成液压支架姿态变化的原因,设计了基于机器视觉的液压支架姿态角度测量系统的硬件结构,分析了测量系统软件中各模块的运行流程,并设计了10组实验测量液压支架的航向角、横向角和俯仰角,通过对比实验结果与设定值,验证了该测量系统的准确性和可靠性。     

基于机器视觉的提升系统钢丝绳横向振动监测研究

针对目前对矿井提升系统钢丝绳横摆监测方法少、监测效率低的现状,设计了基于图像处理的对提升系统钢丝绳横摆监测的一种快速高效监测技术。用工业摄像机对运行中提升机钢丝绳横摆现象进行拍摄后,利用Vision Asistant及Labview编写的图像处理程序,实现对图像预处理、空间标定、改变对比度、边缘检测、振幅计算等操作,对所测量结果与安全阈值比较,实现提升系统钢丝绳横摆的在线监测。为检验本监测技术的可行性与可靠性,进行了实际验证试验,结果表明:该图像处理与监测程序的测量方法可用于实际监测。