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收割机刀具磨损状态监测系统的设计——基于图像处理技术
被引量:
6
1
作者
杨德义
王平岗
吴东林
《农机化研究》
北大核心
2019年第4期228-232,共5页
首先介绍了图像处理技术的特点和优势,然后从图像预处理、特征值提取和磨损面积计算等方面分析了收割机刀具磨损检测原理,并从软硬件体系结构入手,实现了一套基于图像处理的收割机刀具磨损状态监测系统。试验结果表明:在336次实际监测中...
首先介绍了图像处理技术的特点和优势,然后从图像预处理、特征值提取和磨损面积计算等方面分析了收割机刀具磨损检测原理,并从软硬件体系结构入手,实现了一套基于图像处理的收割机刀具磨损状态监测系统。试验结果表明:在336次实际监测中,系统成功识别诊断刀具状态312次,成功率高达92.86%,平均监测一次的时间为6.67s,准确性高,识别速度快。
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关键词
收割机刀具
磨损检测
图像处理
预处理
特征值提取
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职称材料
题名
收割机刀具磨损状态监测系统的设计——基于图像处理技术
被引量:
6
1
作者
杨德义
王平岗
吴东林
机构
漯河职业技术学院
漯河食品职业学院
出处
《农机化研究》
北大核心
2019年第4期228-232,共5页
基金
河南省高等学校重点科研计划项目(17B520022)
文摘
首先介绍了图像处理技术的特点和优势,然后从图像预处理、特征值提取和磨损面积计算等方面分析了收割机刀具磨损检测原理,并从软硬件体系结构入手,实现了一套基于图像处理的收割机刀具磨损状态监测系统。试验结果表明:在336次实际监测中,系统成功识别诊断刀具状态312次,成功率高达92.86%,平均监测一次的时间为6.67s,准确性高,识别速度快。
关键词
收割机刀具
磨损检测
图像处理
预处理
特征值提取
Keywords
harvester cutters
wear detection
image processing
preprocessing
eigenvalue extraction
分类号
S225.3 [农业科学—农业机械化工程]
TH117.1 [机械工程—机械设计及理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
收割机刀具磨损状态监测系统的设计——基于图像处理技术
杨德义
王平岗
吴东林
《农机化研究》
北大核心
2019
6
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职称材料
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参考文献
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