第44卷第3期2023年6月煤矿机电CollieryMechanical&ElectricalTechnologyVol.44No.3Jun.2023问题探讨陈华颖.基于最小化图像技术的带式输送机载物识别研究[J].煤矿机电，2023，44（3）：30-34.doi：10.16545/j.cnki.cmet.2023.03.007基于最小化图像技术的带式输送机载物识别研究陈华颖（中煤科工集团北京华宇工程有限公司，北京100013）扫码移动阅读摘要：针对带式输送机载运物体CPU处理资源允余问题，提出一种控制摄像机触发信号方法，利用机器视觉处理技术在带式输送机运动过程中识别物体的位置和旋转数据，并利用这些数据由机器人进行栋选和放置操作，进而实现最小化图像处理资源和重复数据删除以识别带式输送机上的物体。为了实现这些目标，并考虑到摄像机的识别范围、物体的大小和带式输送机的速度，尽量减少成像处理的CPU资源，同时为一个物体在摄像机的多个顿中被识别为独立物体的问题提供了解决方案。根据带式输送机速度和物体大小等系统条件，获得最适合图像处理的fps值，通过试验及仿真证明，在使用触发信号前0.4545m/s的带式输送机速度和使用触发信号后0.450m/s的带式输送机速度下，CPU资源的比较表明，使用机器视觉技术时，资源的使用量分别减少了31%和14%，充分证明了所提理论和方法的正确性。关键词：带式输送机；图像识别；机器视觉；fps值中图分类号：TD528.1；TP391.4文献标志码：B文章编号：1001-0874(2023)03-0030-05ResearchonBeltConveyorsLoadingBasedonMinimizedImageRecognitionTechnologyCHENHuaying(CCTEGBeijingHuayuEngineeringCo.,Ltd.,Beijing100013,China)Abstract:AimingattheproblemofredundantprocessingresourcesoftheCPUofthebeltconveyorcarryingobjects,amethodofcontrollingthecameratriggersignalwasproposed.Themachinevisionprocessingtechnologywasusedtoidentifythepositionandrotationdataofobjectsduringthemovementofthebeltconveyor,andthesedatawereusedbytherobottopickandplaceoperations,thusrealizingtheminimizationofimageprocessingresourcesanddatadeduplicationtoidentifyobjectsonthebeltconveyor.Inordertoachievethesegoals,takingtherecognitionrangeofthecamera,thesizeoftheobject,andthespeedofthebeltconveyorintoaccount,theCPUresourcesforimagingprocessingwereminimizedasmuchaspossible.Atthesametime,asolutionwasprovidedfortheproblemofanobjectbeingrecognizedasanindep...
