针对OpenCV的输送带跑偏自动检测算法进行了研究。

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简介：
为了显著提升输送带跑偏检测的实时性以及准确性，我们结合了OpenCV函数库的强大功能，设计并提出了一个输送带自动跑偏检测算法。该算法的核心在于利用CCD摄像机对输送带的视频流图像进行实时采集，随后对采集到的图像进行一系列的预处理操作。在此基础上，我们采用了一种改进的Canny边缘检测算法来精确地识别图像中的边缘特征。最后，通过运用Hough直线变换技术，有效地提取输送带跑偏的关键几何特征，并以此判断输送带是否存在跑偏现象；一旦检测到跑偏情况，系统会立即发出报警信号。实验验证表明，所提出的该算法结构简洁、性能优异，且运算速度相当迅速，从而成功实现了对输送带跑偏行为的自动化检测与识别。

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基于OpenCV的输送带偏移自动检测算法研究

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本研究旨在开发一种利用OpenCV技术实现的输送带偏移自动化检测算法，提高工业生产的安全性和效率。为了提高输送带跑偏检测方法的实时性和精度，结合OpenCV函数库的优点，提出了一种自动检测算法。该算法通过CCD摄像机实时采集输送带视频流图像，并对图像进行预处理后使用改进的Canny边缘检测算法来识别图像中的边缘信息。随后利用Hough直线变换提取输送带跑偏特征，依据输送带图像的几何特性判断其是否发生跑偏并发出警报信号。实验结果显示该方法简单有效且运算速度快，能够实现对输送带跑偏情况的有效自动监测。

针对YOLO系列的改进目标检测算法研究.docx

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本文档探讨了对YOLO（You Only Look Once）系列模型的改进策略，旨在提高实时目标检测性能。通过优化网络结构和引入新颖的数据增强技术，以期实现更高的准确率和更快的速度。本科毕业论文《基于YOLO系列的目标检测改进算法》目录如下：第一章引言 1.1 引言 1.2 研究背景 1.3 研究目的 1.4 研究内容与结构第二章 YOLO系列目标检测算法综述 2.1 目标检测算法综述 2.2 YOLO系列算法原理 2.3 YOLO系列改进算法第三章实验设计与数据集介绍 3.1 目标检测算法评价指标 3.2 实验数据集 3.3 实验设置第四章算法改进策略 4.1 改进思路一 4.2 改进思路二第五章结果分析及讨论 5.1 实验结果分析 5.2 结果讨论第六章总结与展望 6.1 总结与展望 6.2 结论

基于计算机视觉的带式输送机偏移检测

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本研究利用计算机视觉技术开发了一种高效的带式输送机偏移检测系统，旨在提高工业生产的安全性和效率。通过实时图像分析，自动识别并纠正输送带的位置偏差，减少停机时间和维护成本。为解决带式输送机胶带在运行过程中常见的跑偏问题，本段落提出了一种基于计算机视觉的监测方法。首先，在采集到的视频图像中设定感兴趣区域（ROI），以减少计算量，并对这些区域进行预处理。接着，采用改进后的Canny边缘检测算法生成二值化边缘图，然后利用累计概率霍夫变换（PPHT）来提取输送带的直线特征。最后，根据所获得的直线特征判断胶带是否发生跑偏。

针对YOLOv3模型的实时行人检测改进算法

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本研究提出了一种针对YOLOv3模型的优化方法，旨在提升其在实时行人检测中的准确性和效率。通过对网络结构和训练策略进行调整，显著改善了复杂场景下的行人识别性能。为了解决当前行人检测方法在实时性和精度上难以同时兼顾的问题,本段落提出了一种基于YOLOv3改进的实时行人检测算法。通过优化YOLOv3模型，引入标签平滑技术、增加多尺度检测，并利用k-means算法确定模型中的锚点值（Anchors），以实现自动学习行人的特征信息。实验结果显示，在Caltech数据集上应用该改进后的YOLOv3行人检测算法时，平均精度均值(mAP)达到了91.68%；在分辨率为1 920×1 080的视频环境下，运行速度超过每秒40帧，满足了实时行人检测的需求。此外，在Daimler和INRIA数据集上的测试也表明改进后的模型具有良好的性能表现，从而证明该算法具备较强的鲁棒性和泛化能力。

关于LIBS技术在输送带原煤煤质检测中可行性的研究

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本研究探讨了激光诱导击穿光谱（LIBS）技术应用于输送带原煤质量检测中的可行性，分析其优势与挑战。入炉煤质特性在线检测对于电厂锅炉的优化运行以及智能电站的发展具有重要意义。本研究基于激光诱导击穿光谱（LIBS）技术提出了一种直接在输送带上测量原煤煤质的在线检测方案。我们搭建了一个模拟煤输送带的实验平台和一个LIBS测量系统，使用实际的原煤样品进行了可行性研究。通过分析从直接测得的原煤中获取到的光谱特征，并采用有效的光谱筛选、光谱平均以及合理内标选取等预处理方法，结合偏最小二乘（PLS）建模技术，我们成功实现了对灰分、挥发分和发热量的良好测量。实验结果显示，灰分、挥发分及发热量的预测集均方根误差分别为1.33%、1.03%和1.11 MJ/kg；平均绝对误差则分别为1.24%、0.97%和0.88 MJ/kg。本研究证明了使用LIBS技术在输送带上直接测量原煤的可行性。

针对移动边缘计算的卸载算法研究

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本研究聚焦于移动边缘计算环境下的任务卸载问题，探索高效的资源分配与优化策略，旨在提高系统性能和用户体验。移动边缘计算的卸载算法涉及将任务从终端设备转移到网络中的边缘服务器上执行的技术。这种技术能够减少延迟、提高数据处理效率，并优化资源利用。卸载决策通常基于多种因素，包括但不限于设备当前的状态（如电池电量）、任务特性（如计算密集度）以及网络条件等。通过智能的算法选择合适的任务进行卸载可以显著提升用户体验和系统的整体性能。研究者们提出了不同的策略来实现高效的移动边缘计算资源管理，其中一些方法侧重于利用机器学习技术来进行预测分析；另一些则关注如何优化现有的通信协议以适应这种新型架构的需求。这些创新性的解决方案不断推动着该领域的发展，并为未来提供了广阔的应用前景。

使用Python和OpenCV进行运动对象检测与追踪-附带资源

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本教程详解如何利用Python结合OpenCV库实现高效的运动对象检测与追踪技术，并提供相关学习资源。使用Python和OpenCV可以实现检测和跟踪运动对象的功能。这种方法通常涉及图像处理技术来识别场景中的变化，并通过算法持续追踪这些动态元素的位置与移动轨迹。这在视频监控、自动驾驶车辆以及增强现实等领域有着广泛的应用价值。

改进YOLOv11缺陷检测算法的研究.pdf

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本文针对YOLOv11目标检测算法在缺陷检测中的不足进行了深入研究，并提出相应的优化方案，提升了模型在工业生产中的应用效果。在现代电子制造业中，印刷电路板（PCB）的质量控制对于确保产品可靠性和生产效率至关重要。其中的缺陷检测环节尤为关键，其准确度与效率直接决定了最终产品的质量水平。传统的PCB缺陷检测方法主要依赖人工视觉检查，这种方法不仅耗时且容易出错，并且难以保证一致性。随着计算机视觉和人工智能技术的进步，基于深度学习的方法逐渐成为研究热点。本段落提出了一种改进YOLOv11（You Only Look Once version 11）模型的算法来提高PCB缺陷检测的效果。原始版本的YOLO虽然在实时对象检测任务中表现良好，但在处理小尺寸目标及复杂背景下的缺陷时存在局限性。为解决这一问题，我们引入了多头混合自注意力机制（Multi-head Mixed Self-Attention, MMSA）对YOLOv11进行优化。MMSA是一种深度学习技术，能够增强模型从图像中提取特征的能力，在PCB缺陷检测任务中尤其有效。通过在YOLOv11的Backbone和Neck部分嵌入MMSA，并增加小目标检测层，改进后的模型显著提升了对不同尺度及复杂度缺陷识别的效果。实验结果显示，在PKU-Market-PCB数据集上，改进后的YOLOv11模型达到了94.8%的平均精度均值（mean Average Precision, mAP@0.5），相较于原始版本有明显提高，并且超越了其他主流检测算法。这表明该技术在PCB缺陷检测中具有显著优势。这项研究不仅提高了PCB缺陷检测的准确度，还展示了深度学习算法在自动化质量控制领域的巨大潜力。随着技术的进步和应用范围的扩展，未来的PCB缺陷检测将更加智能化、精确化，并有望进一步提升电子制造业的整体水平。

带式输送机托辊的故障检测方法

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本发明提供一种针对带式输送机托辊的故障检测方法，旨在提高设备运行的安全性和稳定性。通过实时监测托辊的工作状态，有效识别异常情况并及时维护，减少停机时间与维修成本。为解决现有带式输送机托辊故障检测方法中存在的接触式测量不便安装操作及不适合井下大范围检测等问题，本段落提出了一种基于小波去噪与BP-RBF神经网络的托辊故障检测技术。该方法首先采集托辊运行过程中的音频信号，并运用结合了软阈值法和硬阈值法的小波折中算法对音频数据进行降噪处理；然后提取每一层小波分解后的能量特征，通过转换低频部分的能量占比来突出故障特性；最后将这些特征向量输入BP-RBF神经网络模型以实现托辊的精准检测。实验结果显示，在正常托辊信号、表面裂痕和磨损这三种情况下，该方法能够达到96.7%的识别率。相比传统的频谱分析技术及基于温度监测的方法，本研究提出的方案不仅减少了工作量且提高了准确性，并采用非接触式的安装方式使操作更为便捷、检测范围更广，具有很好的应用前景。