【摘 要】
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煤炭港在使用装船机的溜筒卸载煤的过程中会产生扬尘。为解决扬尘问题,煤炭港口长期根据粉尘大小手动控制除尘装置或者全程开启除尘装置。这两种方法中,前一种需要专人处理,存在生产效率低的问题,后一种会影响到港口的经济效益。为解决这个问题,研究基于深度学习的溜筒卸料煤粉尘检测算法,并基于该算法搭建检测系统,检测系统可以取代人工对扬尘进行实时检测。当检测到扬尘时,系统向控制除尘装置的PLC发送报警信号,便可实
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煤炭港在使用装船机的溜筒卸载煤的过程中会产生扬尘。为解决扬尘问题,煤炭港口长期根据粉尘大小手动控制除尘装置或者全程开启除尘装置。这两种方法中,前一种需要专人处理,存在生产效率低的问题,后一种会影响到港口的经济效益。为解决这个问题,研究基于深度学习的溜筒卸料煤粉尘检测算法,并基于该算法搭建检测系统,检测系统可以取代人工对扬尘进行实时检测。当检测到扬尘时,系统向控制除尘装置的PLC发送报警信号,便可实现溜筒卸料粉尘的自动处理。本文的创新点和主要工作如下:（1）针对粉尘检测的实时性和准确性的问题,基于YOLOv4-tiny网络设计粉尘检测算法。本文提出SERes模块加强检测算法网络各通道之间的信息交互;提出XRes模块增大算法网络深度和宽度;添加SPP模块和PRN模块增强算法的特征融合能力,在不影响网络检测速度的情况下实现了网络性能的明显提升。然后构建溜筒卸料粉尘数据集并通过改进的算法进行训练,实现粉尘的实时检测。经过仿真实验及现场实际应用验证了该粉尘检测算法的实时性和准确性。（2）为解决基于深度学习的目标检测算法只能判断有无粉尘,无法获取粉尘分布信息的问题。本文共收集16378张溜筒卸料煤尘图片,并将煤尘分成四个类别进行检测。第一类为呈现亮白色的疑似粉尘,此类粉尘常被海边雾气或煤炭散发出的热气干扰;第二类为蓝色或灰黑色的粉尘,此类粉尘辨识度高;第三类为除上述两类外所有扩散开来的粉尘,通常呈灰白色;第四类为未扩散开的粉尘,此类粉尘虽然细小但为了更好的掌握粉尘变化趋势也将其纳入检测范围。（3）采用微软Visual Studio2015集成开发环境,基于微软基础类库MFC进行粉尘检测软件设计。软件采用多线程技术,其中视频采集与显示为主线程,图像视频处理、检测结果保存以及通过OPC协议与PLC控制器通信为后台子线程。检测软件能够实时读取并显示设备运行状态,并允许相应权限操作人员对设备运行下达操作指令。
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