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内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西街235号 邮编: 010021
作者机构:煤炭科学技术研究院有限公司 煤炭资源高效开采与洁净利用国家重点实验室 北京市煤矿安全工程技术研究中心
出 版 物:《煤炭技术》 (Coal Technology)
年 卷 期:2024年第43卷第8期
页 面:277-281页
学科分类:081901[工学-采矿工程] 0819[工学-矿业工程] 08[工学]
基 金:煤科院新产品新工艺开发项目(2023CG-ZB-03)
主 题:隔爆间隙 数字图像 腐蚀 识别模型 标准偏差 U-Net深度学习网络
摘 要:介绍了一种便携式矿用隔爆设备间隙检测装备,该装备基于融合机器学习和数字图像处理技术的摄像头成像检测原理,建立了准确的隔爆间隙识别模型,并通过手机端应用程序对测量图像进行识别、分割和修正,得出准确的测量数值。该装备包括隔爆设备间隙检测仪和智能手机端应用程序两部分,隔爆间隙检测仪用于拍摄高分辨率图像并传输至智能手机端,智能手机应用程序利用机器学习模型推算间隙图像并给出准确的间隙宽度数值,实现了矿用隔爆设备隔爆间隙的自动检测。