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案例頻道文獻標識碼：B文章編號：1003-0492（2025）06-076-04中圖分類號：TP216
★聶勝軍（中鐵十一局集團第三工程有限公司，湖北十堰442000）
摘要：本研究旨在探討機器視覺技術在機電設備自動檢測中，尤其是在煤礦機電設備的故障診斷與狀態監控中的應用。通過高精度圖像采集與卷積神經網絡去噪技術，結合深度學習和圖像特征提取算法，系統能夠有效去除環境噪聲并提取關鍵設備特征，實現了設備表面裂紋、腐蝕和磨損等缺陷的高精度識別。系統通過多種傳感器融合技術，結合模型預測控制優化設備運行狀態，提升了故障預測與控制的實時性與精度。實驗結果表明，自動檢測系統在煤礦設備監控中表現出93.7%的故障識別精度，相較傳統方法提升了48.2%的檢測速度，并顯著減少了人工誤差，表明機器視覺技術能夠有效提高機電設備的自動檢測效率與可靠性，對煤礦安全管理具有重要意義。
關鍵詞：機器視覺技術；機電設備；自動檢測技術
在線預覽：
機器視覺技術支持下的機電設備自動檢測技術研究.pdf
摘自《自動化博覽》2025年6月刊
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號