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作者：程华;陈志刚;郭盼盼;孙传斌;黄梁松;杜明超;刘强;
单位：陕西长武亭南煤业有限责任公司煤矿信息中心;山东科技大学山东省智能感知与自主控制重点实验室;北斗天地股份有限公司;
摘要：煤矿井下输送带作为物料运输的核心载体，其撕裂故障是引发安全事故与生产中断的主要诱因。传统检测方法存在环境适应性差、实时性不足等技术瓶颈，难以满足千米级高速输送带的精准监测需求。针对输送带撕裂问题，文中提出一种多模态融合的激光视觉检测系统，通过创新图像预处理与复原算法，构建了皮带撕裂实时检测体系。首先，通过Color2Gray算法实现色彩空间优化提升图像整体质量，针对传统RGB通道分离的局限性，利用单通道分量加密算法对图像进行细致分离。为保证图像分析结果，采用自适应K值维纳滤波复原算法进行图片清晰度处理。为了模拟井下煤矿运输环境，搭建了输送带检测平台，并研发了检测系统软件，实现了对输送带撕裂状态的高效准确检测。检测结果表明：该图像预处理算法满足输送带检测系统精确度和计算速度的要求，整体检测准确率超过95%,其图片处理速度可达297张/ms。该研究结果将为输送带撕裂的检测提供一种新的检测方法，最大限度地减小输送带撕裂长度，有效提高矿井作业效率和安全系数，为矿山智能化建设提供了可靠的技术支撑。
关键词：视觉分析;;输送带撕裂;;图像预处理;;检测系统
基金资助：山东省重大科技创新工程(2019SDZY04)
