针对人工方法检测筛板故障的滞后性,提出了一种基于深度视觉的筛板故障智能检测方法。该方法采用TOF相机获取筛板的深度图像,利用三维空间关系获得疑似故障区域工位与相机之间的距离,并结合该区域的深度图像数据,实现了对筛板故障的智能诊断。试验表明,该方法不仅可实现筛板故障的实时、智能检测,且检测准确率高,为选煤生产系统的正常运行提供了保障。
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