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案例频道文献标识码：B文章编号：1003-0492（2025）06-076-04中图分类号：TP216
★聂胜军（中铁十一局集团第三工程有限公司，湖北十堰442000）
摘要：本研究旨在探讨机器视觉技术在机电设备自动检测中，尤其是在煤矿机电设备的故障诊断与状态监控中的应用。通过高精度图像采集与卷积神经网络去噪技术，结合深度学习和图像特征提取算法，系统能够有效去除环境噪声并提取关键设备特征，实现了设备表面裂纹、腐蚀和磨损等缺陷的高精度识别。系统通过多种传感器融合技术，结合模型预测控制优化设备运行状态，提升了故障预测与控制的实时性与精度。实验结果表明，自动检测系统在煤矿设备监控中表现出93.7%的故障识别精度，相较传统方法提升了48.2%的检测速度，并显著减少了人工误差，表明机器视觉技术能够有效提高机电设备的自动检测效率与可靠性，对煤矿安全管理具有重要意义。
关键词：机器视觉技术；机电设备；自动检测技术
在线预览：
机器视觉技术支持下的机电设备自动检测技术研究.pdf
摘自《自动化博览》2025年6月刊
北京市公安局海淀分局备案号：11010802023656号