基于图像分割的皮带跑偏故障分级报警方法研究  

作　　者：聂志勇 官锋 穆杞梓 

机构地区：[1]国家能源集团信息公司,北京100011

出　　处：《中国设备工程》2023年第24期271-274,共4页China Plant Engineering

摘　　要：当前皮带跑偏检测相关研究未考虑到故障分级报警问题,施工现场轻度跑偏报警频繁,影响调度人员判断。基于此,本文提出一种基于图像分割的皮带跑偏故障分级报警方法。该方法在结合mask R-CNN及边缘检测技术获取图像中的皮带边缘基础上,通过判定皮带边缘和预设报警线的位置关系确定报警级别。在13个真实皮带运输数据集上进行实验,结果表明所提方法故障分级报警准确率均在90%以上,能实时监测皮带跑偏情况,实现故障分级报警。

关 键 词：Mask R-CNN 边缘检测 故障分级 

分 类 号：TD528.1[矿业工程—矿山机电]