基于图像识别的井下机车载矿量计量系统

摘要：

出矿量是矿山企业制定生产计划的一个重要指标,而目前绝大多数地下矿山采用人工清点载矿矿车数的方式估算出矿量,该计量方式存在估算误差大等缺点,严重影响了矿山企业生产计划的合理制定.本文采用图像识别与密度模型建模相结合的方法,通过对矿石堆图像信息进行三维重建形成体积模型,构建了一个图像特征—密度库,设计并开发了一套基于图像识别的井下机车载矿量计量系统.经现场反复试验证明,该计量系统运行稳定可靠,机车载矿量计算误差小于5％,较好地解决了目前矿山企业出矿量估算不准确的问题,提高了出矿量计算的准确度,为矿山企业制定生产计划提供了详实可靠的数据.

关键词：图像识别、三维重建、密度模型、计量系统、井下机车、出矿量

所属期刊栏目：30

分类号：TP274+.5(自动化技术及设备)

资助基金：江西省重点研发计划项目20202BBEL53016

在线出版日期：2022-05-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：131-140