Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2026
Ключевые слова: mine workings, computer vision, condition monitoring, neural networks, defect detection, industrial safety, горные выработки, компьютерное зрение, мониторинг состояния, нейронные сети, диагностика дефектов, промышленная безопасность
Аннотация: Рассмотрена возможность применения алгоритмов компьютерного зрения для автоматизированного мониторинга и диагностики состояния горных выработок. Разработан программный комплекс, использующий методы предварительной обработки изображений и сверточную нейронную сеть для обнаружения трещин, локальных разрушений пород и деформаций элемеПоказать полностьюнтов крепи. Для обучения и тестирования модели использован набор цифровых изображений, полученных в условиях различной освещенности и на разных расстояниях съемки. Проведена оценка влияния параметров обработки изображений на точность распознавания дефектов. Результаты экспериментов показали, что разработанный алгоритм обеспечивает среднюю точность классификации 91,3 % при времени обработки одного кадра около 0,18 с. Полученные данные подтверждают возможность использования технологий компьютерного зрения в качестве эффективного инструмента оперативного контроля состояния горных выработок и повышения безопасности горных работ. Investigates the applicability of computer vision algorithms for automated monitoring and diagnostics of underground mine workings. A software system based on image preprocessing methods and a convolutional neural network was developed to detect cracks, local rock failures, and support structure deformations. The model was trained and tested using a dataset of digital images acquired under different lighting conditions and shooting distances. The influence of image processing parameters on defect recognition accuracy was evaluated. Experimental results demonstrated that the proposed algorithm achieved an average classification accuracy of 91.3 %, while the average processing time per image was approximately 0.18 s. The obtained findings confirm the feasibility of using computer vision technologies as an effective tool for operational monitoring of mine workings and for improving industrial and occupational safety in mining operations.
Журнал: Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле
Выпуск журнала: № 2
Номера страниц: 163-167
ISSN журнала: 22185194
Место издания: Тула
Издатель: Тульский государственный университет