基于X射线的钢丝绳芯输送带接头抽动检测算法
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更新于2024-09-04
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"针对钢丝绳芯输送带X射线图像特性,提出一种新型接头抽动检测算法。该算法首先进行图像增强,将图像的对比度拉伸到一个指定范围;随后进行迭代阈值分割图像接头检测,并删除错误检测点;在此基础上进行接头点对归类,并将当前采集图像与参考图像的接头点对进行比较,得出每张图像的平均抽动与最大抽动,完成接头抽动检测。"
在输送系统中,钢丝绳芯输送带是关键组成部分,其安全性直接影响到生产效率和作业人员的安全。接头抽动检测算法对于预防输送带撕裂和保障煤矿等重工业的安全生产至关重要。该新型算法利用X射线成像技术,能够深入分析钢丝绳芯输送带的内部结构,特别是接头部位的状态。
首先,算法执行图像增强操作,这是图像处理中的基础步骤,目的是提高图像的对比度,使得图像细节更加清晰,便于后续的分析。通过拉伸图像的对比度到指定范围,可以确保重要的特征信息得以突出,而不会被背景噪声淹没。
接下来,算法采用迭代阈值分割方法来检测接头位置。这是一种自动分割技术,通过不断调整阈值来区分图像的不同区域,以此识别出接头的位置。同时,算法会删除可能存在的误检点,确保接头检测的准确性。
然后,算法进行接头点对的归类,这是为了追踪接头在不同时间点的位置变化。将当前采集的图像与之前设定的参考图像进行比较,可以计算出接头的动态变化,包括平均抽动和最大抽动。抽动的测量对于评估输送带的稳定性至关重要,过大或频繁的抽动可能会预示着潜在的故障风险。
实际应用表明,这种新型检测算法能更全面地反映出接头的实际运行状况,及时发现并预防因接头抽动可能导致的输送带撕裂问题,从而保障煤矿等工业环境的连续和安全运输。
此外,文章中还提到了一个与输送带不直接相关的优化案例,即使用Matlab遗传算法工具箱对ZM2560型超静定液压支架顶梁进行截面参数优化。这虽然不属于直接的接头抽动检测技术,但展示了优化计算在降低生产成本和提高设备性能方面的应用。遗传算法是一种全局优化方法,能够搜索多维度问题的最优解,对于液压支架等复杂结构的设计优化非常有效。
这篇资源探讨了两种在煤矿机械设备中应用的优化技术,一是钢丝绳芯输送带的接头抽动检测算法,用于提升安全监测水平;二是液压支架顶梁的截面参数优化,旨在减轻重量和降低成本。两者均体现了通过技术创新提高工业设备效率和安全性的努力。
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2020-05-03 上传
2020-07-11 上传
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2020-07-14 上传
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