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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

论文摘要

针对目前井下带式输送机大多配置变频控制器,但许多变频器在运输过程中被设置在固定频率下运行,特别是较长距离、较大功率的带式输送机可能受到各种综合因素的影响,缺乏对整体运行状态的优化控制的问题,文章基于机器视觉识别技术和物联网传感技术,监测监控带式输送系统运输状态,利用具有人工智能功能的内嵌GPU摄像机和基于5G技术的CPE终端智能设备,通过视频识别技术分析,通过CPE智能终端设备控制带式输送的运行速度,优化带式输送机整体的运行状态,逐步实现对带式输送机传送的智能化控制,达到运行高效、节能环保、绿色开采的目的。

论文目录

  • 1 系统设计
  • 2 自适应控制算法
  •   2.1 双相机情况下建立像素平面坐标
  •   2.2 获取带式输送机上标识区域测量尺寸
  •   2.3 使用Halcon算子图像处理流程
  •     2.3.1 对相机进行标定
  •     2.3.2 图像采集及预处理
  •     2.3.3 边缘特征提取和三维特征获取
  •     2.3.4 阈值设置
  • 3 图像处理及结果分析
  • 4 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 郝志伟

    关键词: 机器视觉识别,煤矿带式输送,自适应控制系统

    来源: 煤炭工程 2019年09期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

    专业: 矿业工程,自动化技术

    单位: 山西焦煤集团有限责任公司

    分类号: TD634.1

    页码: 37-41

    总页数: 5

    文件大小: 1910K

    下载量: 209

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    本文来源: https://www.lunwen90.cn/article/b7654c23722de8203cfacfe9.html