典型文献
基于声音阵列和图像处理的皮带机跑偏检测系统
文献摘要：
针对传统的皮带机跑偏检测系统无法准确获得跑偏位置而导致在检测过程中存在识别速率慢和识别精度差的问题,提出一种基于声源定位和图像处理的皮带机故障检测系统.麦克风阵列拾取皮带声音信号并进行预处理,鉴频器进行鉴频识别,得到故障声后采用卷积神经网络(CNN)算法获取故障声位置.上位机系统收到异常声源的位置信息后,调控工业摄像机对异常位置进行照片拍摄,并将照片发送至上位机系统进行预处理,随后采用灰度平均法进行图像分割,同时提取边缘特征,利用跑偏角和偏移量计算皮带机跑偏的阈值范围,结合支持向量机(SVM)来判断皮带是否跑偏和跑偏的严重程度,并将判断结果发送至报警系统.仿真结果表明,该系统具有较好的故障声源识别和定位功能.
文献关键词：
卷积神经网络;声源定位;图像处理;故障诊断
中图分类号：
作者姓名：
王艳
作者机构：
秦皇岛市计量测试研究所,河北秦皇岛 066099
文献出处：
引用格式：
[1]王艳-.基于声音阵列和图像处理的皮带机跑偏检测系统)[J].测控技术,2022(06):19-25
A类：
鉴频器
B类：
和图像,皮带机,跑偏,偏位,检测过程,识别速率,识别精度,声源定位,故障检测系统,麦克风阵列,拾取,声音信号,上位机系统,统收,异常声,位置信息,摄像机,行照,发送至,灰度,平均法,图像分割,同时提取,边缘特征,偏角,偏移量,阈值范围,报警系统,声源识别,识别和定位,定位功能
AB值：
0.318005
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