摘要
本发明涉及一种基于机器视觉的犁式皮带卸料器位置状态监测方法及装置,包括以下步骤:步骤一图像采集和标注;步骤二训练分类模型;步骤三目标检测模型;步骤四模型部署;步骤五实时监测与控制;步骤六异常处理;步骤七数据存储。本发明通过深度学习算法,系统能够精确识别卸料器的上下限位置,确保卸料器抬升和下降到位,减少因位置不准确导致的物料泄漏或堆积,实时监测卸料器状态,并自动控制卸料器移动到指定位置,减少了人工干预,提高了作业效率和响应速度。
技术关键词
犁式皮带卸料器
状态监测方法
摄像仪
通信传输设备
训练分类模型
视觉
数据存储设备
图像采集设备
矿井下粉尘
深度学习图像
挡煤板
检测头
有线传输方式
位线
状态监测装置
语音
数据处理设备
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智能检测方法
置信度阈值
实时数据
深度学习算法
模型训练模块
互感器运行状态
预警方法
时间段
序列
分类子模型
充电状态监测方法
直流充电装置
新能源电动汽车
充电状态信息
数据融合算法
健康状态监测方法
高铁
基础设施结构
地质灾害监测
数据