基于机器视觉的工矿现场粉尘实时监测

作     者：谢鹏程 陈青山 李响 XIE Pengcheng;CHEN Qingshan;LI Xiang

作者机构：北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院北京100192 

基　　金：北京市自然科学基金项目(4154071) 北京市组织部优秀人才项目(2014000020124G105) 

出 版 物：《工矿自动化》 (Journal Of Mine Automation)

年 卷 期：2017年第43卷第3期

页      码：61-65页

摘      要：针对传统粉尘监测方法实时性差、覆盖面不全的问题,提出了2种基于机器视觉的工矿现场粉尘实时监测系统设计方案,即基于单目视觉的粉尘监测系统和基于双目视觉的粉尘监测系统。基于单目视觉的粉尘监测系统采用帧差法、腐蚀膨胀算法等实现对视场内粉尘目标的快速识别;基于双目视觉的粉尘监测系统在单目视觉粉尘监测系统的基础上,利用标定靶,通过空间三维重建实现粉尘定位。实验结果表明,基于单目视觉的粉尘监测系统可以捕捉粉尘团生成的过程,实时处理速率为4帧/s;而基于双目视觉的粉尘监测系统可以进一步测量粉尘团位置信息,定位误差在10%以内。

主 题 词：粉尘监测 机器视觉 单目视觉 双目视觉 三维定位 

学科分类：0819[工学-海洋工程类] 081903[081903] 08[工学] 

D　O　I：10.13272/j.issn.1671-251X.2017.03.014

馆 藏 号：203215727...