矿井下输送带大块物体检测

• 作者: 张渤 谢金辰 张后斌
• 来源期刊: 煤炭技术
• 关键词: 机器视觉 图像处理 大块物体检测
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 煤矿机电与信息化|Coal Mine Electromechanical and Informatization
• 页码范围: 154-156
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.13301/j.cnki.ct.2021.04.046

摘要

研究煤矿井下输送带大块物体检测方法,实时高效地识别出运煤输送带上的异物(主要包括大块煤或煤矸石,还有锚杆),对预防输送带纵撕、维持输送带安全运行、确保煤矿企业稳定生产具有重要的社会意义和经济价值.输送带目标检测是基于机器视觉的异物识别技术,视频通过OpenCV完成图像预处理,再对图像进行灰度化操作和阈值分割,去除背景部分,将运动的大块目标物摘取出来进行标注,从而对运动目标进行准确有效的分析,大块物体检出率超过80％.