鋼繩芯輸送帶具有縱向抗拉強(qiáng)度大和抗疲勞強(qiáng)度高,承受過載和連續(xù)輸送能力強(qiáng),運(yùn)行效率高以及工作平穩(wěn)可靠等優(yōu)點(diǎn),因而已經(jīng)廣泛應(yīng)用于煤礦,冶金,碼頭,電力等部門.千里長(zhǎng)堤毀于蟻穴.鋼絲繩芯輸送帶接頭是整條輸送帶中抗拉強(qiáng)度低,薄弱的環(huán)節(jié),輸送帶斷裂大都發(fā)生在接頭處.因此在輸送帶運(yùn)行過程中動(dòng)態(tài)檢測(cè)接頭距離變化可以防止重大事故發(fā)生.本文利用鋼絲繩繩芯輸送帶接頭搭接部分的灰度關(guān)系,采用差分算法對(duì)接頭圖片進(jìn)行閾值分割.根據(jù)接頭的邊沿關(guān)系,去除了冗余信息.然后利用并查集算法進(jìn)行連通域合并檢出每條線.該算法利用樹型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)避免了常用的二次掃描算法的重復(fù)遍歷.本文根據(jù)接頭圖像的紋理特征提出利用灰度共生矩陣選取閾值,對(duì)接頭圖像進(jìn)行二值化,然后計(jì)算白色像素點(diǎn)到鋼絲繩的平均距離,提取接頭搭接部分的有效連通域.這樣就能把每個(gè)接頭搭接部分的有效面積檢測(cè)出來.本文檢測(cè)出接頭部分的接頭距離和接頭的有效面積,這兩個(gè)結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)于接頭拉伸的在線檢測(cè)提供了有利的保障.提高了鋼絲繩繩芯輸送帶檢測(cè)裝置的智能化。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該算法可以較快地獲得支持向量機(jī)的一組，參數(shù)C和σ,分類精度高,訓(xùn)練速度快,支持向量個(gè)數(shù)少,并且對(duì)于含有噪聲數(shù)據(jù)的分類比常用支持向量機(jī)多分類算法具有更高的分類精度和更少的支持向量.研究了缺陷的定位和定量分析問題,提出了一種基于特征間距的接頭編號(hào)方法,對(duì)接頭位移進(jìn)行定位,運(yùn)用多個(gè)煤礦現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)接頭數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該方法的有效性.對(duì)于接頭位移的定量分析,運(yùn)用多個(gè)垂直傳感器的波峰與波谷之間的間距加權(quán)平均值作為接頭長(zhǎng)度,并根據(jù)接頭長(zhǎng)度的變化量對(duì)接頭位移進(jìn)行定量,實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)該方法定量精度較高.提出了基于多傳感器融合的分區(qū)定位方法,對(duì)非接頭區(qū)缺陷進(jìn)行寬度方向定位,以相鄰4個(gè)傳感器為一組對(duì)輸送帶寬度進(jìn)行分區(qū),然后在分區(qū)內(nèi)根據(jù)相鄰水平傳感器幅值信息進(jìn)行融合定位,結(jié)果表明:該定位方法的定位誤差為1/2個(gè)區(qū),并且發(fā)現(xiàn)在傳感器之間互不影響的條件下,對(duì)傳感器密集布置可以提高缺陷寬度方向定位精度。

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