图像识别技术在皮带输送机输煤量和皮带跑偏检测中的应用

为提高皮带输送机运行可靠性及监控能力,提出将图像识别技术应用到输煤量、皮带跑偏检测中,并对检测技术原理、关键技术及现场应用效果进行分析。结果表明,图像识别技术可实现皮带输送机输煤量和皮带跑偏的在线、实时检测,检测结果与皮带输送机实际运行情况一致。通过使用图像识别技术,可简化皮带输送机运行检测系统结构,并在一定程度上提升矿井智能化生产水平。

一种基于BP神经网络的皮带跑偏检测方法

皮带跑偏在带式输送机作业中较为常见,其危害性极大,保证带式输送机正常作业对煤炭企业的安全生产至关重要。针对现有煤矿井下皮带跑偏检测方法存在漏检、误检率较高的问题,提出一种基于BP神经网络的皮带跑偏检测方法。采用矿用摄像仪获取带式输送机工作面视频,通过训练好的网络模型完成对皮带跑偏状态的检测。实验结果表明,该方法对皮带跑偏状态的检测精度可以达到96%,具有一定的工程应用价值。