基于机器视觉与激光融合的刚性罐道故障定位技术.pptxVIP

汇报人：2024-01-21基于机器视觉与激光融合的刚性罐道故障定位技术

目录引言机器视觉与激光融合技术基础刚性罐道故障类型及特征分析基于机器视觉的刚性罐道故障定位方法

目录基于激光融合的刚性罐道故障定位方法机器视觉与激光融合技术在刚性罐道故障定位中的应用结论与展望

01引言

刚性罐道是矿山、电梯等运输系统中重要的导向和支撑设备，其安全性直接关系到人员的生命财产安全。传统的刚性罐道故障检测方法主要依赖人工巡检和定期维护，效率低下且易漏检。刚性罐道在使用过程中，由于磨损、腐蚀、疲劳等原因，可能出现故障，需要及时定位并处理。基于机器视觉与激光融合的刚性罐道故障定位技术，能够实现对刚性罐道的高效、准确、无损检测，提高运输系统的安全性和可靠性。研究背景与意义

随着机器视觉和激光技术的发展，基于视觉和激光的测量方法在刚性罐道故障检测中逐渐得到应用。目前，基于机器视觉与激光融合的刚性罐道故障定位技术已经成为研究的热点和发展趋势。国内外在刚性罐道故障检测方面已经开展了一定的研究工作，包括基于振动、声音、超声波等传感器的检测方法。国内外研究现状及发展趋势

本研究旨在开发一种基于机器视觉与激光融合的刚性罐道故障定位技术，实现对刚性罐道的高效、准确、无损检测。研究内容通过本研究，期望提高刚性罐道故障检测的效率和准确性，降低漏检率和误检率，为运输系统的安全性和可靠性提供保障。研究目的本研究将采用理论分析、仿真模拟和实验验证相结合的方法，对基于机器视觉与激光融合的刚性罐道故障定位技术进行深入研究和探讨。研究方法研究内容、目的和方法

02机器视觉与激光融合技术基础

通过模拟人类视觉系统，采用图像传感器将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统进行处理，并得出结果。广泛应用于工业自动化、质量检测、智能安防、医疗影像分析等领域，实现目标识别、定位、测量等功能。机器视觉原理及应用机器视觉应用机器视觉原理

激光测距原理利用激光的高方向性、高亮度和高单色性等特性，通过测量激光往返目标所需时间计算目标距离。激光测距应用在机器人导航、地形测绘、工业自动化等领域发挥重要作用，实现高精度、非接触式的距离测量。激光测距原理及应用

将机器视觉的图像识别功能与激光测距的高精度测量能力相结合，通过图像处理算法对激光测距数据进行优化和处理，提高测量精度和稳定性。技术融合原理在工业自动化生产线上的质量检测、机器人自主导航与定位、智能安防系统中的目标跟踪与识别等场景中具有广泛应用前景。该技术融合可实现高精度、高效率的自动化检测和定位，提高生产效率和产品质量。技术融合应用机器视觉与激光融合技术

03刚性罐道故障类型及特征分析

罐道变形罐道裂纹罐道磨损罐道松动刚性罐道故障类型由于外力或长期使用导致罐道发生弯曲、扭曲等变形。长期使用过程中，罐道表面材料逐渐磨损，导致表面粗糙度增加。罐道表面出现裂纹，可能由材料疲劳、应力集中等因素引起。连接部件松动或紧固力不足，导致罐道在运行过程中产生振动和噪音。

利用图像处理技术对采集的罐道图像进行预处理、边缘检测、特征提取等操作，提取出故障区域的形状、大小、纹理等特征。图像处理方法通过激光扫描仪对罐道进行高精度扫描，获取罐道表面的三维形貌数据，进而提取出故障区域的深度、宽度、高度等特征。激光扫描方法利用机器学习算法对提取的故障特征进行学习和分类，实现故障类型的自动识别和定位。机器学习算法故障特征提取方法

支持向量机（SVM）通过训练SVM分类器，实现对故障类型的自动分类和识别。该方法适用于小样本数据和高维特征空间的情况。深度学习算法利用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）对提取的故障特征进行学习和分类。深度学习算法能够自动提取图像中的深层特征，提高故障识别的准确率。集成学习算法通过集成多个弱分类器构建一个强分类器，提高故障识别的准确率和稳定性。常见的集成学习算法包括随机森林、AdaBoost等。010203故障识别与分类算法

04基于机器视觉的刚性罐道故障定位方法

03特征提取提取刚性罐道的形状、纹理等特征，为后续故障定位提供依据。01图像去噪采用中值滤波、高斯滤波等方法去除图像中的噪声，提高图像质量。02边缘检测利用Canny算子、Sobel算子等边缘检测算法提取刚性罐道的边缘信息。图像预处理与特征提取

设定合适的阈值，将故障区域与正常区域进行区分。基于阈值的定位算法利用区域生长、水平集等方法对故障区域进行定位和分割。基于区域的定位算法利用卷积神经网络等深度学习模型对故障区域进行自动定位和识别。基于深度学习的定位算法故障区域定位算法设计

收集刚性罐道故障图像，构建实验数据集。数据集准备设定实验参数，如阈值、算法参数等。实验设置展示不同算法在刚性罐道故障定位上的性能表现，包括准确率、召回率、F1分数等指标。实验结果对实验结果进行深入分析，探讨不