基于四帧差分与局部熵融合的煤流分割方法

针对现有煤料分割方法中轮廓检测不全,边缘残缺以及环境自适性差等问题,提出一种四帧差分与局部熵融合的煤流分割方法,根据煤流轮廓面积特征来检测溜槽处是否发生堵塞。首先引入帧间差分法的思想,提取运动状态的煤流信息;再引入信息熵的思想,提出一种局部区域熵值的计算方法,由差分图像得到煤流局部熵值图像;提取煤流轮廓后,以前景面积作为特征,利用SVM对特征进行分类,得到检测结果。为评价四帧差分与局部熵融合的煤流分割方法的性能,进行了不同煤流量、光照强度,以及不同运煤场景下的对比分析,试验结果表明,此方法能够在不同场景下准确地提取出煤料的全局信息,可较好地适应并克服环境光照干扰的影响。

基于计算机视觉的溜槽防堵塞检测方法

为了准确监测选煤厂溜槽的工作状态,防止煤料发生堆积导致溜槽堵塞,提出一种基于计算机视觉的溜槽防堵塞检测方法。首先引用改进的四帧差分算法提取出煤流轮廓的差分图像,之后通过图像局部熵算法增强煤流轮廓的特征信息,再通过OTSU阈值分割、轮廓处理等方法精确提取煤流轮廓图像。将煤流轮廓作为检测对象,指定检测区域并统计区域内煤流轮廓的面积,基于设定的阈值通过面积的变化趋势实时判断溜槽的堵塞情况。实验结果表明,该方法能够准确地判断溜槽是否发生堵塞。