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矿用输送带纵向撕裂图像检测与故障识别方法

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简介：
本研究提出了一种针对矿用输送带纵向撕裂问题的图像检测与故障识别技术。通过先进的计算机视觉和机器学习算法，能够有效监测和及时发现输送带上的细微损伤或潜在风险点，从而预防重大事故的发生，确保矿山生产的安全性和连续性。 针对矿用输送带运行过程中容易出现纵向撕裂的问题，在工程实践中需要计算其纵向长度、横向宽度及长宽比等特征参数来判定是否存在纵撕情况。当矿用输送带的纵撕图像在纵向长度或横向宽度超过一定阈值时，系统能够自动识别并判断发生了纵撕故障。这种方法提高了图像质量识别度，并能准确检测出问题，有效解决了矿用输送带纵撕图像检测和故障识别的技术难题。

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  • 矿用输送带纵向撕裂图像检测与故障识别方法
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    本研究提出了一种针对矿用输送带纵向撕裂问题的图像检测与故障识别技术。通过先进的计算机视觉和机器学习算法，能够有效监测和及时发现输送带上的细微损伤或潜在风险点，从而预防重大事故的发生，确保矿山生产的安全性和连续性。 针对矿用输送带运行过程中容易出现纵向撕裂的问题，在工程实践中需要计算其纵向长度、横向宽度及长宽比等特征参数来判定是否存在纵撕情况。当矿用输送带的纵撕图像在纵向长度或横向宽度超过一定阈值时，系统能够自动识别并判断发生了纵撕故障。这种方法提高了图像质量识别度，并能准确检测出问题，有效解决了矿用输送带纵撕图像检测和故障识别的技术难题。
     
  • 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。
     
  • 【图像识别】带GUI源码的路面裂缝检测.md
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    本Markdown文档提供了一个包含图形用户界面（GUI）的源代码，用于实现高效的路面裂缝自动检测系统。 【图像识别】路面裂缝识别含GUI源码 本段落档提供了基于图像识别技术的路面裂缝检测系统的源代码及图形用户界面（GUI）的相关内容。通过该系统可以有效地分析道路表面状况，辅助进行维护决策。 文档中详细介绍了项目的背景、目标以及实现方法，并附带了完整的代码示例和使用说明。希望对相关领域的研究者和技术爱好者有所帮助。
     
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  • 路面裂缝图像的预处理、检测与识别
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    本文探讨了针对路面裂缝图像进行有效预处理、检测及识别的技术方法，旨在提高道路维护效率和安全性。 路面破损识别方法包括基于密度因子的分析。这一方法包含有方向密度因子、基本密度因子和混合密度因子。
     
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    本项目运用主成分分析(PCA)技术实施工业系统中的故障检测，并提供详细的MATLAB代码以供学习与实践。 文档涵盖了基于PCA方法的故障检测建模步骤，并提供了该方法在Matlab中的实现细节及关键代码解释。
     
  • 人数检测的图像识别方法
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    本研究提出了一种先进的图像识别技术，专注于精确的人数统计。通过分析复杂场景中的个体，该方法提高了人群计数的准确性和效率，在公共安全和智能监控领域具有广泛应用前景。 开发了一个基于Qt和OpenCV的程序，用于通过移动检测与行人检测来监控视频中的人数。在运行该程序之前，请确保已正确配置好运行环境。
     
  • 基于C#的带式输送机故障检测系统的开发设计
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    本项目致力于开发一款基于C#编程语言的带式输送机故障检测系统。该系统通过实时监测与数据分析，有效预防和诊断带式输送机运行过程中的各类问题，确保设备安全高效运转，适用于工业自动化领域。 本段落介绍了一种基于C#的带式输送机故障诊断系统的设计与实现方法。利用该系统可以对带式输送机进行实时监控与故障诊断，及时发现并排除各种故障，确保其稳定运行，并提高生产效率。此系统在煤矿企业中具有良好的推广前景和应用价值。
     
  • amatlab.zip_图像检测与识别_道路边缘及障碍物检测
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    本资源包提供了一套用于MATLAB的道路边缘和障碍物检测工具集，旨在帮助用户实现高效的图像检测与识别功能。包含详细代码示例和文档说明。 基于MATLAB编写了一个道路障碍物识别程序，可以检测道路上的障碍物，并利用数字图像处理的相关知识，如平滑、边缘检测等技术。