通过深入剖析煤矿作业中液压支架焊接技术所遭遇的难题,并针对性地提出了解决策略。首先,阐述了液压支架焊接技术在煤矿作业中举足轻重的地位及其所承受的压力与挑战。随后,着重分析了运用先进焊接设备、强化焊接质量控制以及培育专业焊接人员等优化措施对于提升焊接品质与效率的积极影响。期望此次研究成果能为煤矿液压支架焊接技术的改良和优化提供有益的借鉴与参考。

液压支架护帮板的打开和闭合是煤矿井下的主要作业之一。为了自动识别监控视频中每个护帮板的工作状态,需研究液压支架护帮板工作状态智能识别算法。结合深度学习和计算机视觉的算法,可采用融合幅度信息的光流直方图(Histograms of Oriented Optical Flow,HOF)提取运动特征。实验结果表明:算法的准确率达到88.69%、精确率达到79.08%、召回率达到76.16%、F1_score值达到76.53%,fps值达到18帧/s,验证了该算法的可行性和有效性。