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基于支持向量机红外图像分割的输送带纵向撕裂检测方法

赵弼龙 乔铁柱

赵弼龙,乔铁柱.基于支持向量机红外图像分割的输送带纵向撕裂检测方法[J].工矿自动化,2014, 40(5):30-33..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2014.05.008
引用本文: 赵弼龙,乔铁柱.基于支持向量机红外图像分割的输送带纵向撕裂检测方法[J].工矿自动化,2014, 40(5):30-33..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2014.05.008
ZHAO Bilong, QIAO Tiezhu. Detection method of belt longitudinal tear based on support vector machine and infrared image segmentation[J]. Industry and Mine Automation, 2014, 40(5): 30-33. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2014.05.008
Citation: ZHAO Bilong, QIAO Tiezhu. Detection method of belt longitudinal tear based on support vector machine and infrared image segmentation[J]. Industry and Mine Automation, 2014, 40(5): 30-33. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2014.05.008

基于支持向量机红外图像分割的输送带纵向撕裂检测方法

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2014.05.008
基金项目: 

教育部科技研究重点项目(210270)

详细信息
  • 中图分类号: TD634

Detection method of belt longitudinal tear based on support vector machine and infrared image segmentation

  • 摘要: 针对现有输送带纵向撕裂检测方法存在检测精度低、无法消除煤矿井下复杂环境的影响问题,提出了一种基于支持向量机红外图像分割的输送带纵向撕裂检测方法。该方法首先采集输送带纵向撕裂红外图像,然后利用支持向量机对红外图像进行分割,最后通过计算撕裂像素点数目,准确检测出输送带纵向撕裂或预测纵向撕裂趋势。试验测试结果表明,采用该方法实现图像分割时间短,检测精度可达99.1%。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2014-05-10

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