<?xml version="1.1" encoding="utf-8"?>
<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">ME</journal-id><journal-title-group><journal-title>Modern Engineering</journal-title></journal-title-group><issn>2996-6973</issn><eissn>2996-6981</eissn><publisher><publisher-name>Art and Design</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/ME.2024090002</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>皮带机物料水分率在线检测方法与装置的研究</title><url>https://artdesignp.com/journal/ME/1/9/10.61369/ME.2024090002</url><author>李晨曦</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2024</year></pub-date><volume>1</volume><issue>9</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2024-11-20</published-time></date></history><abstract>针对现有皮带机物料水分率检测技术存在的检测深度不足、环境干扰敏感及标定复杂等问题，本研究提出一种基于称重与非接触式图像检测的物料水分率在线检测方法。通过构建物料体积与重量的实时检测模型，结合图像处理算法实现料面形态的精确解析，开发了集成称重单元与激光视觉检测的新型装置。实验结果表明，该方法可准确获取全料层水分率，抗干扰能力提升 30%，标定效率提高 80%，为工业生产过程中的水分实时监控提供了高效解决方案。</abstract><keywords>皮带机,水分率,在线检测,图像处理,非接触测量</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 王小明，李华.微波技术在煤水分测量中的应用研究[J].煤炭科学技术，2018,46(5): 180-185.&amp;nbsp;[2] 张红，刘阳等.基于图像识别的皮带机物料水分率在线检测方法[J].自动化仪表，2020,41(3): 80-84.&amp;nbsp;[3] 刘嫣红，毛志怀等.电容式谷物水分传感器在线测试研究[J].农业机械学报，2021,52(7): 345-352.&amp;nbsp;[4] 赵强，孙宇等.无线低功耗烧结混合料水分仪的设计与实现[J].仪表技术与传感器，2019(8): 30-34.&amp;nbsp;[5] 李想，陈辉等.基于微波法的矿井输送机煤含水率检测与控制系统研究[J].煤炭工程，2023,55(6): 110-115.&amp;nbsp;[6] 陈阳，刘畅等.基于近红外光谱技术的皮带机物料水分实时监测系统[J].光谱学与光谱分析，2022,42(4): 1110-1115.&amp;nbsp;[7] 李飞，王强等.基于电容层析成像的皮带机物料水分分布检测方法[J].仪器仪表学报，2023,44(6): 143-149.&amp;nbsp;[8] 张悦，赵刚等.基于超声波衰减的皮带机物料水分率检测技术研究[J].传感技术学报，2024,37(5): 660-666.&amp;nbsp;[9] 刘梅，孙超等.基于深度学习的皮带机物料图像水分分析模型[J].计算机应用研究，2023,40(8): 2550-2554.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
