基于机器视觉的皮带撕裂图像识别方法

为了保障皮带机运行的安全性与连续性,提高皮带运输过程中异常撕裂图像识别的抓图频率和图像清晰度,文章依托机器视觉技术,设计针对皮带撕裂图像的全新识别方法。通过皮带机运行异常画面检测、基于机器视觉的异常画面处理与分析、基于深度学习的皮带撕裂特征提取与分类、皮带机运行撕裂报警,完成对识别方法的设计。通过对比实验,证明此次设计的图像识别方法在实际应用中,可以实现对图像的高频率抓取,并保证识别过程中对图像的处理能够达到更高清晰度水平,为识别效率和识别精度的提升提供有利条件。

大屏幕显示系统拼接图像撕裂原因与对策

针对大屏幕显示系统显示超高清动态视频时出现的拼接图像撕裂问题,分析了其产生原因,并提出解决对策,优化大屏幕显示系统信号传输处理链路,避免拼接图像撕裂现象的产生。

矿用带式输送机输送带撕裂检测方法综述

输送带撕裂发生频繁,根据输送带在工作过程的撕裂原因,总结了几种常用的输送带撕裂检测方法,包括机械式检测方法、超声波检测方法、计算机视觉检测方法、电磁铁检测及其他撕裂检测方法。基于检测不到位的问题,提出将图像识别与超前撕裂保护耦合,再利用滚筒刷、X光透视检测器与固定式清洗雨刮式装置加以辅助,不仅可以检测输送带表面的撕裂,还可检测输送带内部钢绳芯的断裂情况,能够完成对输送带撕裂状况的实时检测。