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基于纹理规则性分析的钢丝绳芯输送带故障在线检测方法

时间:2020-10-13     作者:联众   阅读

一种基于纹理规则性分析的钢丝绳芯输送带故障在线检测方法,属于故障检测领域。解决当前基于X光的钢丝绳芯输送带故障检测实时性较差、准确率不高、主要依赖人工分析等问题。本发明根据钢丝绳芯输送带X光图像灰度呈规律性变化、并且纹理呈规则的条纹状分布的特点,对输入图像进行归一化和规范化后,逐行扫描、计算每个像素点的LRB(Light?Regular?Band,亮规则带)和DRB(Dark?Regular?Band,暗规则带)参数值,然后与整幅图像的LRB和DRB参数值的均值相减,再用差值和训练阶段得到的阈值比较,判断出有无故障并从故障图像中检测出故障区域。本发明可以在线、自动、准确的实现钢丝绳芯输送带故障的检测。

在煤矿运输领域的钢绳芯带式输送机的安全监管背景下,接头抽动情况是需要引起警惕的征兆。通过引入基于ART算法的时序数据挖掘技术,对现场传感器数据的采集、整理,对如何进行系统建模进行了研究,建立了符合数据挖掘要求的数学模型,证明了将基于ART的数据挖掘技术引入当前钢绳芯输送带安全监管领域的可行性。本系统具有预测带式输送机的未来运行情况的功能。

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