本文選題：粉塵監(jiān)測 + 機器視覺　； 參考：《工礦自動化》2017年03期

【摘要】：針對傳統(tǒng)粉塵監(jiān)測方法實時性差、覆蓋面不全的問題,提出了2種基于機器視覺的工礦現(xiàn)場粉塵實時監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計方案,即基于單目視覺的粉塵監(jiān)測系統(tǒng)和基于雙目視覺的粉塵監(jiān)測系統(tǒng)�；趩文恳曈X的粉塵監(jiān)測系統(tǒng)采用幀差法、腐蝕膨脹算法等實現(xiàn)對視場內(nèi)粉塵目標的快速識別;基于雙目視覺的粉塵監(jiān)測系統(tǒng)在單目視覺粉塵監(jiān)測系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,利用標定靶,通過空間三維重建實現(xiàn)粉塵定位。實驗結(jié)果表明,基于單目視覺的粉塵監(jiān)測系統(tǒng)可以捕捉粉塵團生成的過程,實時處理速率為4幀/s;而基于雙目視覺的粉塵監(jiān)測系統(tǒng)可以進一步測量粉塵團位置信息,定位誤差在10%以內(nèi)。
[Abstract]:Aiming at the problem of poor real-time and incomplete coverage of traditional dust monitoring methods, two schemes of real-time dust monitoring system based on machine vision are proposed.The dust monitoring system based on monocular vision and the dust monitoring system based on binocular vision.The dust monitoring system based on monocular vision uses frame difference method, corrosion expansion algorithm and so on to realize the fast identification of dust targets in the field, and the dust monitoring system based on binocular vision uses the calibration target on the basis of monocular vision dust monitoring system.The dust location is realized by space three-dimensional reconstruction.The experimental results show that the dust monitoring system based on monocular vision can capture the process of dust cluster formation, and the real-time processing rate is 4 frames / s, while the dust monitoring system based on binocular vision can further measure the dust cluster position information.The positioning error is within 10%.
【作者單位】： 北京信息科技大學(xué)儀器科學(xué)與光電工程學(xué)院;
【基金】：北京市自然科學(xué)基金項目(4154071) 北京市組織部優(yōu)秀人才項目(2014000020124G105)
【分類號】：TD714.3;TP391.41

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1731040