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基于迁移学习的EfficientNet矿用带式输送机除铁器异物识别
1
作者
杨海龙
袁逸萍
+3 位作者
樊盼盼
肖鹿
赵飞阳
袁少珂
《煤炭科学技术》
北大核心
2025年第S1期443-453,共11页
在矿山作业中,带式输送机中的原煤输送带常混入锚杆、锚索、挖机铲齿和托盘等金属器件,需通过除铁器将这些异物吸走,以避免铁器与运煤发生磕碰或刺穿输送带,从而影响带式输送机的正常运行。针对矿用带式输送机除铁器在运行过程中经常面...
在矿山作业中,带式输送机中的原煤输送带常混入锚杆、锚索、挖机铲齿和托盘等金属器件,需通过除铁器将这些异物吸走,以避免铁器与运煤发生磕碰或刺穿输送带,从而影响带式输送机的正常运行。针对矿用带式输送机除铁器在运行过程中经常面临尘雾和低照度复杂的工作环境,提出了一种适用于低照度及尘雾环境的除铁器异物识别方法。首先,采集了露天煤矿带式输送机除铁器的异常和正常图像,通过限制对比度自适应直方图均衡化对低照度图像进行预处理,以增强图像对比度和提升监测图像的清晰度。通过随机加雾的方法模拟真实尘雾环境,提升模型泛化能力。随后,利用基于迁移学习的EfficientNet-B2网络,在网络架构中引入多个移动翻转瓶颈卷积模块,对不同层次的特征图进行叠加和分析,以提取图像的深层特征信号。通过全局平均池化层将高维特征图缩减为低维向量,最终通过全连接层输出图像的合格与异常类别。实验数据集来源于某露天煤矿现场采集的3000张除铁器图像和600张雾化处理图像。将提出的异物监测算法模型应用于某露天煤矿带式输送机的除铁器,以监测除铁器表面的吸附状态,并开展对比实验。实验结果表明,提出的模型能更快地达到稳定迭代,且损失值更小,并且在各项性能指标上均优于其他现有的卷积神经网络模型,具体表现:准确率为99.79%、精确率为99.07%、召回率为99.01%和F1-Score为0.9904。这些结果表明该模型能够准确有效地对除铁器的吸附状态进行分类。
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关键词
异物识别
迁移学习
图像增强
特征提取
EfficientNet
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职称材料
题名
基于迁移学习的EfficientNet矿用带式输送机除铁器异物识别
1
作者
杨海龙
袁逸萍
樊盼盼
肖鹿
赵飞阳
袁少珂
机构
新疆
大学
智能
制造现代产业学院
新疆天池能源有限责任公司露天矿智能生产与管控重点实验室
上海电力大学计算机科学与技术学院
出处
《煤炭科学技术》
北大核心
2025年第S1期443-453,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(72361032)。
文摘
在矿山作业中,带式输送机中的原煤输送带常混入锚杆、锚索、挖机铲齿和托盘等金属器件,需通过除铁器将这些异物吸走,以避免铁器与运煤发生磕碰或刺穿输送带,从而影响带式输送机的正常运行。针对矿用带式输送机除铁器在运行过程中经常面临尘雾和低照度复杂的工作环境,提出了一种适用于低照度及尘雾环境的除铁器异物识别方法。首先,采集了露天煤矿带式输送机除铁器的异常和正常图像,通过限制对比度自适应直方图均衡化对低照度图像进行预处理,以增强图像对比度和提升监测图像的清晰度。通过随机加雾的方法模拟真实尘雾环境,提升模型泛化能力。随后,利用基于迁移学习的EfficientNet-B2网络,在网络架构中引入多个移动翻转瓶颈卷积模块,对不同层次的特征图进行叠加和分析,以提取图像的深层特征信号。通过全局平均池化层将高维特征图缩减为低维向量,最终通过全连接层输出图像的合格与异常类别。实验数据集来源于某露天煤矿现场采集的3000张除铁器图像和600张雾化处理图像。将提出的异物监测算法模型应用于某露天煤矿带式输送机的除铁器,以监测除铁器表面的吸附状态,并开展对比实验。实验结果表明,提出的模型能更快地达到稳定迭代,且损失值更小,并且在各项性能指标上均优于其他现有的卷积神经网络模型,具体表现:准确率为99.79%、精确率为99.07%、召回率为99.01%和F1-Score为0.9904。这些结果表明该模型能够准确有效地对除铁器的吸附状态进行分类。
关键词
异物识别
迁移学习
图像增强
特征提取
EfficientNet
Keywords
foreign object recognition
transfer learning
image enhancement
feature extraction
EfficientNet
分类号
TD614 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于迁移学习的EfficientNet矿用带式输送机除铁器异物识别
杨海龙
袁逸萍
樊盼盼
肖鹿
赵飞阳
袁少珂
《煤炭科学技术》
北大核心
2025
0
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职称材料
已选择
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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