基于机器视觉的带式输送机托辊故障检测

摘要：

针对带式输送机托辊故障检测中存在成本高、可靠性和准确性差的问题,提出了基于机器视觉的带式输送机托辊故障检测方法.该方法利用摄像头采集托辊图像序列,利用YOLOv4-Tiny目标检测算法提取托辊感兴趣区域(ROI),通过托辊分割算法提取托辊表面区域图像,采用帧间差分的相邻两帧托辊表面区域图像处理算法判断托辊是否转动,若检测到托辊处于转动状态,采用密集采样算法提取托辊表面区域图像特征点,采用金字塔LK稀疏光流法跟踪特征点,根据相邻两帧图像同一特征点的位置计算托辊转速,能够实现根据托辊转速检测托辊故障.实验结果表明:该方法的托辊不转动(卡转)检测准确率为97.5%,转速检测最大误差不超过3.6%,可用于托辊转速故障检测,具有检测成本低、可靠性和准确性高等优点.

关键词：带式输送机、托辊故障检测、机器视觉、转速检测、图像处理算法

所属期刊栏目：42

分类号：TD634.1(矿山电工)

资助基金：国家自然科学基金;天津市重点研发计划项目;天津市重点研发计划科技支撑重点项目

在线出版日期：2023-07-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：56-63