基于概率神经网络的矿井运输胶带图像监测

• 作者: 刘晓阳 王帅 王瑛
• 来源期刊: 辽宁工程技术大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 煤矿 概率神经网络 运输胶带 灰度共生矩阵
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 电气工程与计算机技术
• 页码范围: 124-127
• 页数: 4页
• 分类号: TD6|TP2.29
• 字数: 2562字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0562.2010.01.032

摘要

针对煤矿井下输煤胶带图像形状和边缘特征难以提取的特点,为实现煤矿井下输煤系统胶带状态的监控,提出了胶带红外图像识别方法提出了用灰度共生矩阵提取胶带图像纹理特征,将提取的纹理统计量经正规化处理后表现出较好的可分性,采用概率神经网络对空载(或少煤)的胶带图像和有煤的胶带图像进行了识别.实验结果表明,提出的算法可以较好地识别胶带的两种状态,为煤矿井下胶带运输系统监控提供了新的途径.