基于深度视觉的筛板故障智能检测方法研究

• 作者: 张帅帅 彭晨 杨明锦 杨林顺 郑伟
• 来源期刊: 选煤技术
• 关键词: 脱介筛 筛板故障智能检测 TOF相机 检测准确率
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 自动化与智能化
• 页码范围: 96-100
• 页数: 5页
• 分类号: TD456
• 语种: 中文
• DOI: 10.16447/j.cnki.cpt.2020.02.023

摘要

针对人工方法检测筛板故障的滞后性,提出了一种基于深度视觉的筛板故障智能检测方法.该方法采用TOF相机获取筛板的深度图像,利用三维空间关系获得疑似故障区域工位与相机之间的距离,并结合该区域的深度图像数据,实现了对筛板故障的智能诊断.试验表明,该方法不仅可实现筛板故障的实时、智能检测,且检测准确率高,为选煤生产系统的正常运行提供了保障.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭晨	上海大学机电工程与自动化学院	13	18	2.0	4.0
2	杨明锦	上海大学机电工程与自动化学院	5	0	0.0	0.0
3	郑伟	上海大学机电工程与自动化学院	1	0	0.0	0.0
4	张帅帅	上海大学机电工程与自动化学院	1	0	0.0	0.0