本文選題：自動巡檢 + STM32��； 參考：《中國礦業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：井下帶式運(yùn)輸機(jī)是煤炭生產(chǎn)的重要設(shè)備,承擔(dān)著從采煤面到提升井口運(yùn)輸煤炭的工作。由于其連續(xù)運(yùn)行時間長、工作負(fù)荷大等原因,以皮帶跑偏為代表的機(jī)械故障時有發(fā)生,嚴(yán)重威脅到煤礦的生產(chǎn)安全。傳統(tǒng)的井下帶式運(yùn)輸機(jī)日常檢查工作主要依靠人力巡視來完成,工作效率低下;皮帶跑偏故障的檢測過分依賴于機(jī)械式跑偏傳感器,檢測效果不佳。針對上述問題,本論文設(shè)計(jì)了一套井下帶式運(yùn)輸機(jī)自動巡檢裝置方案,該裝置能夠在井下帶式運(yùn)輸機(jī)巷道內(nèi)自動運(yùn)行。配備有多種傳感器的移動巡檢機(jī)構(gòu),能夠完成對瓦斯氣體濃度等日常工作參數(shù)的測定;并能夠通過機(jī)器視覺系統(tǒng)完成皮帶跑偏故障的判斷,克服了傳統(tǒng)檢測方法的諸多弊端。本論文詳細(xì)分析了皮帶跑偏故障的原因和類型,對自動巡檢裝置的系統(tǒng)組成、實(shí)施方案、機(jī)械結(jié)構(gòu)和巡檢軌跡進(jìn)行了設(shè)計(jì)。并完成了移動巡檢機(jī)構(gòu)控制系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì),包括單片機(jī)部分的器件選型和基本硬件電路設(shè)計(jì),以及機(jī)器視覺部分的器件選型。本論文分析了皮帶跑偏故障圖像的特點(diǎn),并詳細(xì)闡述了基于機(jī)器視覺的皮帶跑偏故障檢測方法的基本原理。本論文給出了皮帶跑偏圖像的預(yù)處理算法,并在此基礎(chǔ)之上,設(shè)計(jì)了基于形態(tài)學(xué)處理的跑偏帶面面積檢測方法和基于跑偏皮帶邊緣檢測的ROI像素灰度檢測兩種跑偏檢測方法。應(yīng)用上述檢測方法,完成了基于機(jī)器視覺的皮帶跑偏綜合檢測方法的設(shè)計(jì),并對該綜合檢測方法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。最后,本論文運(yùn)用Emgu CV機(jī)器視覺庫和Win Form技術(shù)開發(fā)了一套上位機(jī)在線監(jiān)控管理軟件。
[Abstract]:The underground belt conveyor is an important equipment for coal production. It bears the work of transporting coal from coal mining surface to lifting wellhead. Because of its long continuous running time and heavy workload, the mechanical failure represented by belt deviation is a serious threat to the safety of coal mine production and production. The routine inspection of the traditional underground belt conveyor is a serious problem. The work mainly relies on the manpower inspection to complete, the work efficiency is low, the detection of the belt deviation fault is too dependent on the mechanical deviation sensor, and the detection effect is not good. In this paper, a set of automatic inspection device for underground belt conveyer is designed in this paper, which can be operated automatically in the roadway of the underground belt conveyor. The mobile inspection mechanism with various sensors can complete the determination of the gas concentration and other daily working parameters, and can judge the fault of the belt deviation through the machine vision system. It overcomes many disadvantages of the traditional detection method. This paper analyzes the causes and types of the belt deviation fault in detail and the automatic inspection device. The system composition, the implementation scheme, the mechanical structure and the inspection track are designed, and the hardware design of the control system of the mobile inspection mechanism is completed, including the selection of the device and the basic hardware circuit, and the device selection of the machine vision part. This paper analyzes the characteristics of the fault image of the belt deviation and explains in detail. The basic principle of the fault detection method of belt running deviation based on machine vision is described. In this paper, the preprocessing algorithm of the belt deviation image is given. On this basis, two kinds of deviation detection methods are designed based on morphological processing and two kinds of deviation detection methods based on the edge detection of deviation belt. With the above detection method, the design of the comprehensive detection method of belt deviation based on machine vision is completed, and the effectiveness of the comprehensive detection method is verified. Finally, a set of on-line monitoring and management software is developed by using Emgu CV machine visual library and Win Form technology.
【學(xué)位授予單位】：中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TD634.1;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2060126