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申请/专利权人：石家庄铁道大学
摘要：本发明涉及皮带机故障识别技术领域，更具体地，本发明涉及一种皮带机故障检测方法及系统，包括：采集皮带机的图像和皮带机的温度值；将所述皮带机的图像输入语义分割算法模型，得到各区域对应的数值矩阵，其中，各区域包括皮带区域、皮带机上围栏区域、皮带机下围栏区域和皮带与围栏间隔区域；对各区域对应的数值矩阵进行等分处理，确定各区域的目标关键点。本发明通过在移动平台上搭载检测设备对皮带机故障进行检测，可以对整个皮带输送机进行移动式检测，并通过构造二次模糊评价模型，可以对皮带跑偏指标和皮带机温度值进行更合理的评估，得到更准确的皮带机故障指标，提高了检测结果的准确性，有效保证了铁路隧道施工的安全性。
主权项：1.一种皮带机故障检测方法，其特征在于，包括：采集皮带机的图像和皮带机的温度值；将所述皮带机的图像输入语义分割算法模型，得到各区域对应的数值矩阵，其中，各区域包括皮带区域、皮带机上围栏区域、皮带机下围栏区域和皮带与围栏间隔区域；对各区域对应的数值矩阵进行等分处理，确定各区域的目标关键点；根据所述目标关键点，计算出皮带偏移因子，所述皮带偏移因子包括皮带评价因子和间隔评价因子，所述皮带评价因子和皮带机上围栏区域的目标关键点与皮带区域的目标关键点的坐标值相减之后的均值呈正相关，所述间隔评价因子和皮带与围栏间隔区域的各目标关键点相减之后的均值呈正相关；将所述皮带偏移因子和图像深度补偿因子输入第一模糊评价模型，得到皮带跑偏指标，其中所述图像深度补偿因子用于矫正图像近大远小的形变程度；将所述皮带跑偏指标和皮带机的温度值输入第二模糊评价模型，得到皮带机故障指标；根据所述皮带机故障指标的大小，对皮带机进行故障检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 石家庄铁道大学 一种皮带机故障检测方法及系统
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