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基于机器视觉识别技术的主煤流运输智能控制系统研究

与设计

基于机器视觉识别技术的主煤流运输智能控制系统研究与

设计

摘要：

随着现代工业化的快速发展和能源需求的增长，煤炭作为主要

的能源资源之一，在国民经济发展中起着重要的作用。煤炭的

准确识别和智能控制成为保障煤炭流传输效率和质量的关键。

本文旨在通过研究和设计基于机器视觉识别技术的主煤流运输

智能控制系统，实现对煤炭流向的准确识别和智能的实时控制

监测，提高运输效率和质量。

1.引言

煤炭产业在我国的国民经济中具有重要的地位，对于煤炭流向

的准确识别和智能控制势在必行。传统的主煤流运输通常依赖

人工操作，操作效率低下且易受人为因素的影响，存在着较大

的安全隐患和煤炭质量控制的问题。因此，研究和设计基于机

器视觉识别技术的主煤流运输智能控制系统具有重要的现实意

义。

2.研究背景

机器视觉识别技术是运用计算机视觉系统对实际场景中的对象

进行高速图像处理和分析的一项先进技术。它以摄像机作为数

据源，通过图像采集、处理和分析，可以在不需要人工参与的

情况下完成对对象的自动检测、识别和跟踪等任务。基于机器

视觉识别技术的主煤流运输智能控制系统采用智能控制算法，

结合图像处理和模式识别技术，实现对主煤流的自动识别和智

能的实时控制监测。

3.系统设计

根据主煤流运输的特点和需求，我们设计了基于机器视觉识别

技术的主煤流运输智能控制系统。系统由多个模块组成，包括

图像采集、图像处理、模式识别和控制等模块。系统采用高分

辨率摄像机进行图像采集，通过图像处理算法对采集到的图像

进行预处理和特征提取，再通过模式识别算法对煤炭的特征进

行识别，最终实现对煤炭流向的准确识别和控制监测。

4.系统实现

为了验证系统设计的可行性和有效性，我们进行了实验室和现

场的实际测试。实验结果表明，基于机器视觉识别技术的主煤

流运输智能控制系统可以有效地实现对煤炭流向的准确识别和

智能的实时控制监测。系统设计的图像处理和模式识别算法具

有较高的准确性和稳定性，可以满足主煤流运输的实际需求。

5.系统优势和应用前景

与传统的人工操作相比，基于机器视觉识别技术的主煤流运输

智能控制系统具有多个优势。首先，系统可以实现对煤炭流向

的准确识别，避免了因人为因素导致的误操作和错误判别。其

次，系统可以实现智能的实时控制监测，提高了运输效率和运

输质量。最后，系统可以对运输过程中的异常情况进行自动检

测和报警，大大提高了运输的安全性和可靠性。基于机器视觉

识别技术的主煤流运输智能控制系统在煤炭产业中具有广阔的

应用前景。

6.总结与展望

通过对基于机器视觉识别技术的主煤流运输智能控制系统的研

究和设计，我们实现了对煤炭流向的准确识别和智能的实时控

制监测。系统设计的图像处理和模式识别算法具有较高的准确

性和稳定性，能够满足主煤流运输的实际需求。未来，我们将

进一步完善系统的功能和性能，并将其应用于实际生产中，推

动煤炭流传输效率和质量的提升

7.系统设计与实现

基于机器视觉识别技术的主煤流运输智能控制系统主要包括硬

件设备和软件算法两个方面的设计和实现。硬件设备方面，系

统包括摄像头、图像采集卡、计算机等组成的图像采集系统，

以及传送带、电机等组成的运输系统。软件算法方面，系统主

要包括图像处理算法和模式识别算法。

7.1图像处理算法

图像处理算法主要用于对采集到的图像进行预处理，以便后续

的模式识别算法能够准确识别煤炭的流向。首先，对采集到的

图像进行去噪处理，去除图像中的噪声干扰。然后，进行图像

增强处理，使得图像中的煤炭目标更加清晰、鲜明。接下来，

进行图像分割处理，将图像中的煤炭目标与其他背景分离开来。

最后，进行形态学处理，去除图像中的小区域或小颗粒，保留

主要的煤炭目标。

7.2模式识别算法

模式识别算法主要用于对预处理后的图像进行煤炭流向的识别

和判断。首先，对图像中的煤炭目标进行特征提取，提取出煤

炭的关键特征，如形状、纹理等。然后，建立煤炭目标的模式

库，将提取的特征信息存储起来。接下来，对采集到的图像进

行特征匹配，将其与模式库中的特征进行比较，找出最匹配的

特征。最后，根据特征匹配的结果，判断煤炭的流向，并进行

相应的控制和监测。

8.实验结果与分析

通过实验室和现场的实际测试，我们对基于机器视觉识别技术

的主煤流运输智