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基于机器视觉掘进机位姿检测应用现状与趋势
文献摘要：
基于机器视觉技术利用防爆相机获取巷道环境信息,安装方便且具有非接触、获取信息丰富的特点,在煤矿智能化进程中得到了广泛应用.在煤炭开采中,掘进机作为巷道掘进的主要装备,具有截割、转载、运输的功能,且掘进机的操作主要依赖人工操作,制约了巷道掘进的效率,而掘进机的位姿检测不仅为工人操作提供了参考,而且有利于掘进机的自动化以及智能化操作,进而有利于煤矿智能化进程的推进,不仅能缓解采掘失衡的矛盾,同时能降低工人的劳动强度.本文分析了近几年机器视觉技术在悬臂式掘进机位姿检测中的应用现状与发展趋势,研究了悬臂式掘进机各种位姿检测方法中所涉及的图像预处理以及位姿检测模型的共性问题,提出了机器视觉技术在掘进机位姿检测的应用中,图像采集硬件、位姿检测的冗余性以及特征提取的精确性方面仍需要进一步攻关与突破.
文献关键词：
机器视觉;掘进机位姿;图像预处理;位姿检测模型;特征提取
中图分类号：
作者姓名：
柳学猛;张凯;马跃
作者机构：
国家能源集团宁夏煤业有限责任公司,宁夏银川750011;中国煤炭科工集团太原研究院,山西太原030006
文献出处：
引用格式：
[1]柳学猛;张凯;马跃-.基于机器视觉掘进机位姿检测应用现状与趋势)[J].中国矿业,2022(09):89-94
A类：
位姿检测模型
B类：
掘进机位姿,检测应用,现状与趋势,机器视觉技术,防爆,环境信息,非接触,获取信息,煤矿智能化,煤炭开采,巷道掘进,截割,转载,人工操作,采掘,劳动强度,悬臂式掘进机,现状与发展趋势,图像预处理,共性问题,图像采集,冗余性,精确性
AB值：
0.189515
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