Авторы: П.В. Черкасов, Д.Ю. Худоногов, С.А. Кизилов, М.С. Никитенко

Название статьи: Оценка влияния запыленности и влажности воздуха горных выработок на эффективность машинного зрения

Год: 2026, Номер: 2, Страницы: 77-84

Отрасль знаний: 2.8.8. Геотехнология, горные машины (технические науки)

Индекс УДК: 622.41 : 004.932.2

DOI: 10.26730/1816-4528-2026-2-77-84

Аннотация: Внедрение технологии машинного зрения в автоматизированные системы управления горными машинами в условиях угольных шахт сталкивается с проблемой обеспечения их работоспособности в специфических условиях подземных горных выработок. Ключевым ограничением является качество распознавания машинным зрением контролируемых объектов, на которое, главным образом, влияют такие нормируемые параметры рудничной атмосферы, как запыленность, влажность и освещенность. Целью исследования является анализ влияния данных параметров на качество распознавания световых маркеров системой машинного зрения. В статье проведен краткий анализ причин возникновения пыли, включая дисперсный состав и концентрации в выработках, а также условий возникновения влажности, формируемых системами пылеподавления. Представлены требования к системам освещения для обеспечения стабильной работы оптических систем цифровых видеокамер. Экспериментальная часть работы выполнена на лабораторном макете изолированного участка, моделирующем условия рудничной атмосферы по пыли и влажности. В ходе эксперимента исследовалась зависимость коэффициента распознавания светового маркера от концентраций твердых взвешенных частиц при высокой относительной влажности. Результаты показали, что в пределах нормативных концентраций пыли до 150 мг/м3 и относительной влажности до 80% качество распознавания проекции маркера с применением технологии машинного зрения остается высоким – на уровне не ниже 74%. Полученные данные позволили определить граничные условия применения оптических систем на основе технологии машинного зрения, сформировали основу для разработки адаптивных алгоритмов обработки изображений, а также подтвердили возможность эффективного применения технологии машинного зрения на основе световых маркеров в моделируемых условиях.

Ключевые слова: машинное зрение угольная шахта запыленность влажность работоспособность световой маркер распознавание

Дата получения: 15.01.2026

Дата одобрения: 15.03.2026

Дата опубликования: 04.06.2026

ЦИТИРОВАНИЕ СКАЧАТЬ