本文關(guān)鍵詞：輸送帶縱向撕裂可見光與紅外雙目視覺在線檢測(cè)系統(tǒng)研究

  更多相關(guān)文章： 輸送帶縱向撕裂 紅外與可見光視覺檢測(cè) 特征提取 圖像配準(zhǔn) 縱向撕裂識(shí)別 預(yù)警策略

【摘要】：本文根據(jù)礦用輸送帶縱向撕裂在線檢測(cè)技術(shù)現(xiàn)狀,為實(shí)現(xiàn)自動(dòng)、實(shí)時(shí)、魯棒、精確、可靠適合工程應(yīng)用的輸送帶縱向撕裂在線系統(tǒng),深入研究了輸送帶縱向撕裂可見光與紅外雙目視覺在線檢測(cè)方法、雙目視覺圖像特征信號(hào)采集、圖像的實(shí)時(shí)處理、在線配準(zhǔn)算法及預(yù)警策略,并針對(duì)輸送帶縱向撕裂在線檢測(cè)研制了可行的應(yīng)用系統(tǒng)。主要研究?jī)?nèi)容如下:首先,圍繞輸送帶縱向撕裂可見光與紅外雙目視覺在線檢測(cè)理論,實(shí)現(xiàn)特征提取辨識(shí)以及預(yù)警策略等相關(guān)科學(xué)問題及關(guān)鍵技術(shù)。本文在提出輸送帶縱向撕裂在線自適應(yīng)光源補(bǔ)償可見光檢測(cè)的基礎(chǔ)上,結(jié)合紅外成像特征在線識(shí)別的雙目視覺檢測(cè)方法進(jìn)行研究。其次,設(shè)計(jì)了可見光與紅外CCD煤礦輸送帶撕裂檢測(cè)技術(shù)系統(tǒng),采用模塊化設(shè)計(jì)各單元系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)可見光與紅外雙目視覺傳感器對(duì)輸送帶縱向撕裂等異常特征圖像在線的實(shí)時(shí)采集。各單元根據(jù)需求設(shè)計(jì)相應(yīng)的處理器,避免了信號(hào)集中處理時(shí)的延時(shí)問題,同時(shí)便于安裝調(diào)試、維護(hù)和擴(kuò)展。第三,深入研究縱向撕裂角點(diǎn)、邊緣、直線特征的提取方法,提出了紅外與可見光視覺檢測(cè)互為觸發(fā)、同步采集,用相似度加權(quán)求和的方式將全局量和局部分量進(jìn)行特征集成,實(shí)現(xiàn)局部特征實(shí)時(shí)提取、在線處理識(shí)別算法,并理論推導(dǎo)和分析了故障辨識(shí)數(shù)學(xué)模型,給出了數(shù)值仿真和特征圖像處理的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。第四,為了解決縱向撕裂故障判定的準(zhǔn)確性、可靠性及故障預(yù)警的可視化,提出了一種基于輸送帶撕裂角點(diǎn)、邊緣、直線特征提取的紅外與可見光多分辨率圖像配準(zhǔn)方法。第五,研究提出了稀疏自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無監(jiān)督的深度特征學(xué)習(xí)算法,建立了故障特征圖像分類識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)時(shí)預(yù)警方法。工業(yè)性試驗(yàn)證實(shí)了論文所提算法的魯棒性與實(shí)用性,該技術(shù)的實(shí)現(xiàn)達(dá)到了礦用輸送帶縱向撕裂在線檢測(cè)預(yù)警的現(xiàn)場(chǎng)要求,驗(yàn)證了本文理論研究成果的先進(jìn)性與可行的工程應(yīng)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：輸送帶縱向撕裂 紅外與可見光視覺檢測(cè) 特征提取 圖像配準(zhǔn) 縱向撕裂識(shí)別 預(yù)警策略
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-13
• 第一章 緒論13-23
• 1.1 課題研究的目的及意義13-15
• 1.1.1 課題研究的目的13-14
• 1.1.2 課題研究的意義14-15
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究狀況分析15-18
• 1.3 存在問題18-19
• 1.4 論文的研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排19-23
• 1.4.1 論文的主要研究?jī)?nèi)容19-20
• 1.4.2 論文結(jié)構(gòu)安排20-23
• 第二章 輸送帶縱向撕裂紅外與可見光檢測(cè)方法研究23-32
• 2.1 引言23
• 2.2 在線檢測(cè)原理23-28
• 2.2.1 檢測(cè)理論23-25
• 2.2.2 檢測(cè)方法25-28
• 2.3 系統(tǒng)的設(shè)計(jì)理論28-31
• 2.3.1 信號(hào)處理理論28-29
• 2.3.2 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)設(shè)計(jì)29-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 第三章 輸送帶縱向撕裂紅外與可見光檢測(cè)系統(tǒng)集成設(shè)計(jì)32-43
• 3.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)思路32-33
• 3.2 系統(tǒng)硬件模塊設(shè)計(jì)33-38
• 3.2.1 可見光與紅外視覺傳感器模塊33-34
• 3.2.2 特征圖像提取34-35
• 3.2.3 圖像處理模塊35-36
• 3.2.4 光源單元模塊36
• 3.2.5 隔爆除塵設(shè)計(jì)36-38
• 3.3 可見光與紅外視覺在線檢測(cè)的軟件設(shè)計(jì)38-42
• 3.3.1 可見光與紅外視覺傳感器檢測(cè)軟件39-40
• 3.3.2 圖像處理單元軟件40-41
• 3.3.3 預(yù)警策略研究41-42
• 3.4 本章小結(jié)42-43
• 第四章 輸送帶縱向撕裂紅外與可見光檢測(cè)算法研究43-86
• 4.1 引言43-44
• 4.2 縱向撕裂特征提取方法44-46
• 4.3 輸送帶縱向撕裂局部特征處理46-52
• 4.3.1 激光線曲率檢測(cè)47-50
• 4.3.2 特征檢測(cè)提取窗尺寸選取50-52
• 4.4 輸送帶縱向撕裂特征提取算法研究52-65
• 4.4.1 集成全局和局部特征的目標(biāo)檢測(cè)53-54
• 4.4.2 撕裂全局Fourier特征檢測(cè)方法研究54-57
• 4.4.3 撕裂局部邊緣檢測(cè)研究57-58
• 4.4.4 角點(diǎn)檢測(cè)算法分析58-65
• 4.5 輸送帶縱向撕裂特征處理算法實(shí)驗(yàn)研究65-85
• 4.5.1 輸送帶劃傷特征檢測(cè)66-67
• 4.5.2 基于角點(diǎn)的撕裂特征實(shí)時(shí)檢測(cè)67-69
• 4.5.3 基于Hough變換差分法撕裂檢測(cè)69-72
• 4.5.4 灰度直方圖撕裂特征檢測(cè)72-75
• 4.5.5 OpenCV編程實(shí)現(xiàn)75-79
• 4.5.6 Labview Vision Development編程實(shí)現(xiàn)79-85
• 4.6 本章小結(jié)85-86
• 第五章 紅外與可見光特征信號(hào)配準(zhǔn)及試驗(yàn)研究86-102
• 5.1 引言86
• 5.2 紅外與可見光特征信號(hào)配準(zhǔn)86-95
• 5.2.1 基于局部不變特征的圖像配準(zhǔn)方法88-90
• 5.2.2 局部不變特征90-92
• 5.2.3 基于角點(diǎn)及邊緣提取紅外與可見光圖像配準(zhǔn)基礎(chǔ)92-95
• 5.3 多分辨率圖像配準(zhǔn)實(shí)例95-101
• 5.4 本章小結(jié)101-102
• 第六章 特征信號(hào)學(xué)習(xí)及預(yù)警研究102-112
• 6.1 引言102-103
• 6.2 信號(hào)特征學(xué)習(xí)103-105
• 6.3 無監(jiān)督特征學(xué)習(xí)研究105-109
• 6.3.1 特征圖像稀疏自編碼105-106
• 6.3.2 特征圖像稀疏編碼算法106
• 6.3.3 特征圖像信號(hào)稀疏編碼實(shí)現(xiàn)106-109
• 6.4 預(yù)警策略及測(cè)試109-111
• 6.5 本章小結(jié)111-112
• 第七章 總結(jié)和展望112-117
• 7.1 論文工作總結(jié)112-114
• 7.2 論文主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)114
• 7.3 下一步研究工作114-117
• 致謝117-119
• 參考文獻(xiàn)119-129
• 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文129-131
• 授權(quán)發(fā)明專利和軟件著作權(quán)131-133
• 攻讀博士學(xué)位期間主持完成的科研項(xiàng)目133

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1020012