矿用输送带纵向撕裂视听融合检测方法

来源：电子测量技术杂志2022年第7期北京时间：

作者：高瑜璋，乔铁柱，车剑

单位：太原理工大学 新型传感器与智能控制教育部重点实验室，山西 太原 030024

摘要：输送带撕裂检测是煤矿安全生产中非常重要的部分。本文提出了一种新的输送带纵向撕裂检测方法—视听融合检测方法。视听融合方法使用可见光CCD和麦克风阵列采集输送带在不同运行状态下的图像和声音。通过对采集到的图像和声音进行处理和分析，分别提取出正常、撕裂和划伤的图像和声音特征。然后利用机器学习算法对提取的图像和声音特征进行融合和分类。实验结果表明:视听融合检测方法对输送带纵向撕裂的准确率为96.23%，对于输送带划伤的准确率为93.66%，与现有方法相比，该方法克服了传统机器视觉检测条件的局限性，对于输送带撕裂检测更加准确可靠。

关键词：图像特征提取;声音特征提取;特征融合;纵向撕裂检测方法;机器学习

基金资助：国家自然科学基金资助项目（NSFC-山西煤基低碳联合基金项目U1810121）)、 2020年中央引导地方科技发展资金项目（YDZX20201400001796）资助。