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作者：任一男;彭玉兴;常向东;卢昊;
单位：中国矿业大学机电工程学院;江苏省矿山智能采掘装备协同创新中心(省部共建);江苏省矿山机电装备重点实验室;
摘要：为了改善传统钢丝绳横向振动图像识别算法的检测效果，提高检测准确率与实时性，降低拍摄中残影现象和背景干扰带来的误差，提出一种基于倾斜矩形拟合的钢丝绳横向振动图像识别算法，并结合Visual Studio编程平台与OpenCV软件库使用C++语言进行算法设计。经过对比验证，在较低的输入图像分辨率（640×480）和帧率（30fps）下，本算法能准确识别钢丝绳横向振动幅值与振动频率，提高了钢丝绳横向振动的检测精度：振幅误差小于0.8%、频率检测误差小于0.15%，降低了由昂贵的高速相机带来的检测成本。
关键词：钢丝绳振动;;图像识别;;特征提取;;轮廓拟合
基金资助：国家自然科学基金项目（51975572）;; 江苏高校优势学科建设工程项目（PAPD）;; 江苏高校品牌专业建设工程项目（TAPP）
