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基于Faster-RCNN算法的刮板输送机异物识别技术研究
文献摘要：
目前,刮片输送机异物检查大多采取机器人巡检的方式,该工作需要一个智能化水平高、检验效率高的异物检查方式.为此提出了一种基于机器视觉的铁质异物识别系统,利用Faster-RCNN算法进行特征提取和模型优化,增强了刮板输送机铁器异物的识别效果.现场工业性试验表明:对于多种铁器异物,识别系统的识别效率均达到了90％以上,并且联动井下声光报警器,提高了刮板输送机铁质异物智能监测和煤矿智能化水平.
文献关键词：
铁器异物;机器视觉;刮板输送机;异物检测
中图分类号：
作者姓名：
杨文斌
作者机构：
山西长平煤业有限责任公司,山西 长治 046000
文献出处：
引用格式：
[1]杨文斌-.基于Faster-RCNN算法的刮板输送机异物识别技术研究)[J].煤矿机械,2022(11):54-56
A类：
铁质异物,铁器异物
B类：
Faster,RCNN,刮板输送机,异物识别,识别技术研究,刮片,机器人巡检,智能化水平,检验效率,检查方式,机器视觉,识别系统,模型优化,工业性试验,井下,声光报警,报警器,智能监测,煤矿智能化,异物检测
AB值：
0.268962
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