基于機器視覺的電鏟斗齒脫落檢測算法研究.pdf

1、電鏟是一種廣泛應(yīng)用于露天礦產(chǎn)的重要采掘設(shè)備，其鏟斗的斗齒在工作時因受到礦石物料較大的反作用力而容易發(fā)生脫落現(xiàn)象，脫落的斗齒連同礦石物料一同進入碎石機中會導(dǎo)致碎石機損壞，進而引發(fā)整條采掘——破碎生產(chǎn)線的停工，造成重大的經(jīng)濟損失。針對這一問題，本文利用紅外機器視覺系統(tǒng)對電鏟斗齒的工作狀態(tài)進行監(jiān)控，并結(jié)合圖像處理技術(shù)對斗齒脫落的視覺檢測算法進行了研究。主要內(nèi)容如下:
　　通過分析電鏟的工作過程，利用電鏟斗齒在工作時與礦石物料不斷摩擦并向

2、外輻射紅外線的機理，采用紅外熱像儀對斗齒進行成像，以滿足電鏟晝夜不停的工作要求，同時能獲得較高質(zhì)量的監(jiān)控圖像。
　　在檢測算法上，先使用梯度方向直方圖(HOG)特征結(jié)合支持向量機(SVM)的目標檢測框架對紅外圖像中的斗齒對象進行目標檢測;在此傳統(tǒng)目標檢測方法的基礎(chǔ)上，通過分析斗齒圖像在形狀上的相似性關(guān)系，利用形狀上下文(Shape-Context)算法提取斗齒的形狀特征，并使用形狀匹配方法向斗齒的目標檢測過程添加形狀特征約束，以提