鋼繩芯輸送帶具有縱向抗拉強度大和抗疲勞強度高,承受過載和連續(xù)輸送能力強,運行效率高以及工作平穩(wěn)可靠等優(yōu)點,因而已經(jīng)廣泛應用于煤礦,冶金,碼頭,電力等部門.千里長堤毀于蟻穴.鋼絲繩芯輸送帶接頭是整條輸送帶中抗拉強度低,薄弱的環(huán)節(jié),輸送帶斷裂大都發(fā)生在接頭處.因此在輸送帶運行過程中動態(tài)檢測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系,采用差分算法對接頭圖片進行閾值分割.根據(jù)接頭的邊沿關系,去除了冗余信息.然后利用并查集算法進行連通域合并檢出每條線.該算法利用樹型數(shù)據(jù)結構避免了常用的二次掃描算法的重復遍歷.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,對接頭圖像進行二值化,然后計算白色像素點到鋼絲繩的平均距離,提取接頭搭接部分的有效連通域.這樣就能把每個接頭搭接部分的有效面積檢測出來.本文檢測出接頭部分的接頭距離和接頭的有效面積,這兩個結構參數(shù)對于接頭拉伸的在線檢測提供了有利的保障.提高了鋼絲繩繩芯輸送帶檢測裝置的智能化。

實驗結果表明:該算法可以較快地獲得支持向量機的一組，參數(shù)C和σ,分類精度高,訓練速度快,支持向量個數(shù)少,并且對于含有噪聲數(shù)據(jù)的分類比常用支持向量機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方法,對接頭位移進行定位,運用多個煤礦現(xiàn)場檢測接頭數(shù)據(jù)驗證了該方法的有效性.對于接頭位移的定量分析,運用多個垂直傳感器的波峰與波谷之間的間距加權平均值作為接頭長度,并根據(jù)接頭長度的變化量對接頭位移進行定量,實驗發(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,對非接頭區(qū)缺陷進行寬度方向定位,以相鄰4個傳感器為一組對輸送帶寬度進行分區(qū),然后在分區(qū)內根據(jù)相鄰水平傳感器幅值信息進行融合定位,結果表明:該定位方法的定位誤差為1/2個區(qū),并且發(fā)現(xiàn)在傳感器之間互不影響的條件下,對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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