输送带纵向撕裂智能识别系统研究

摘要

为解决煤矿输送带纵向撕裂识别精度低、响应滞后的问题，保障井下运输系统安全稳定运行，设计了一种基于激光条纹辅助监测的智能识别系统。以激光条纹作为特征标识，通过高清工业相机采集输送带表面图像；采用图像模糊复原算法消除粉尘环境下的成像干扰，结合Kalman滤波技术实现激光条纹位置的精确追踪；通过自适应阈值去噪、对比度增强等预处理操作强化撕裂特征，构建卷积神经网络（CNN）模型完成撕裂状态的智能判别。搭建模拟煤矿工况的测试平台，对不同撕裂程度、不同运行速度的输送带进行测试，系统识别精度达98.7%，平均响应时间不大于200 ms。该系统能有效克服煤矿复杂环境的干扰，实现输送带纵向撕裂的精准、快速识别，为带式输送机的主动防护提供可靠技术支撑。

关键词

带式输送机 / 输送带纵向撕裂 / 智能识别 / 激光条纹 / Kalman滤波 / 图像复原