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基于机器视觉的电铲斗齿缺失检测方法

段宇秀 杜文华 曾志强 王日俊 段能全 李晓男

段宇秀,杜文华,曾志强,等.基于机器视觉的电铲斗齿缺失检测方法[J].工矿自动化,2018,44(7):75-80..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2018030006
引用本文: 段宇秀,杜文华,曾志强,等.基于机器视觉的电铲斗齿缺失检测方法[J].工矿自动化,2018,44(7):75-80..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2018030006
DUAN Yuxiu, DU Wenhua, ZENG Zhiqiang, et al. Electric bucket teeth missing detection method based on machine visio[J]. Industry and Mine Automation, 2018, 44(7): 75-80. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2018030006
Citation: DUAN Yuxiu, DU Wenhua, ZENG Zhiqiang, et al. Electric bucket teeth missing detection method based on machine visio[J]. Industry and Mine Automation, 2018, 44(7): 75-80. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2018030006

基于机器视觉的电铲斗齿缺失检测方法

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2018030006
基金项目: 

山西省自然科学基金项目(201601D102025)

中北大学自然科学研究基金项目(XJJ2016007)

详细信息
  • 中图分类号: TD67

Electric bucket teeth missing detection method based on machine visio

  • 摘要: 针对现有电铲斗齿检测方法存在实时性较差、误报率较高等问题,提出了一种基于机器视觉的电铲斗齿缺失检测方法。该方法利用红外热像仪采集铲斗图像,基于模板匹配原理对复杂背景下斗齿的目标区域进行准确定位,利用帧差法实现斗齿的运动检测;在目标区域已定位的基础上,结合斗齿齿线区域的位置关系与齿线结构特征对斗齿进行分割提取,通过自适应阈值,实现对缺失斗齿的检测。实验结果表明,该方法实现了对电铲斗齿缺失的实时、在线、快速、准确检测,检测准确率达到90%以上,为电铲斗齿缺失检测提供了一种有效的解决方法。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2018-07-10

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