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申请/专利权人：徐州华东机械有限公司;中国矿业大学
摘要：本发明公开了一种基于机器视觉的带式输送机大块异物检测方法及系统，该检测方法包括图像采集、图像预处理、异物识别筛选HE异物分类步骤；该检测系统包括图像采集模块、图像预处理模块、大块异物识别筛选及分类模块、数据存储模块。本发明采用的带式输送机大块异物检测系统可对石头类、木头类、铁器类不同的大块异物进行识别、筛选和分类，识别准确率高，适用性强；本发明采用自适应权重的MSR图像增强算法，能够根据不同通道入射分量的大小分配权重系数，可获得低模糊、低噪声的目标图像，图像增强效果强；本发明采用基于相关性的改进模板匹配算法，将模板匹配算法结合帧差法和面积法，保留了大块异物的识别结果。
主权项：1.一种基于机器视觉的带式输送机大块异物检测方法，其特征在于，所述检测方法包括以下步骤：S1、图像采集：矿用轻型防爆相机采集带式输送机上的运煤图像，构建异物数据集；S2、图像预处理：读取相机采集的图像进行图像预处理操作，包括图像滤波去噪和图像增强；S3、异物识别筛选：采用基于相关性的模板匹配算法实现异物初步识别，结合帧差法和面积法筛选出符合条件的大块异物，如果图像中没有大块异物，则将图像清除以免浪费内存，识别出异物后，对其进行筛选；S4、异物分类：对大块异物进行纹理特征提取，使用改进后的MLP神经网络分类算法对大块异物进行准确分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 徐州华东机械有限公司 中国矿业大学 一种基于机器视觉的带式输送机大块异物检测方法及系统
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