一种基于深度图像的筛板故障智能监测方法

摘要

本发明涉及一种基于深度图像的筛板故障智能监测方法，包括如下步骤：步骤1、根据筛板的工位，以及相机自身的内部参数，确定深度相机安装的矩阵排布；步骤2、对原始数据进行维度转换；步骤3、将维度转换后的数据中的无效数据进行处理；步骤4、对无效数据处理后的数据进行伪彩色渲染；步骤5、在深度图像中根据每块筛板的工位，划分出子图像，对每块子图像单独分析、判断工况；步骤6、获取相机捕获图像的信号强度数据，并和正常运行时的信号强度数据进行对比，以此判断筛板上面是否有煤，进一步判断原煤漏斗是否发生堵塞。本方法较现有方法检测速度快，检测精度高，无需人工干预，是一种非介入性的监测方法，不影响正常生产。