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《中国矿业大学》 2019年
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机器视觉技术在煤矸石智能识别中的应用研究

吴景涛  
【摘要】:煤炭是我国最重要的化石能源之一。在煤炭开采过程中,往往混有大量煤矸石,煤矸石含碳量很低,燃烧效益小,因此必须对煤矸石进行分选。目前人工排矸依旧是最为普遍的分选方法,人工分选的方法耗时耗力且效率低下。鉴于此,本文采取机器视觉的方法对煤矸石与煤进行分选。煤矸石与煤在视觉层面的差异性也为机器视觉能够应用于煤矸石识别上提供了可能性。为完成煤矸石与煤的分选,实验模拟煤矸石与煤在黑色皮带背景下的分割与识别。首先,对采集到的图像进行预处理,采用灰度均衡化、拉普拉斯算子图像增强以及对数变换等算法对图像进行图像增强;然后,采用高斯滤波对增强之后的图像进行滤波处理;最后,利用阈值图像分割,k均值图像分割以及基于距离变换改进的分水岭算法等图像分割方法,将煤矸石与煤从黑色背景下分离。实验发现,基于距离变换的分水岭图像分割算法具有鲁棒性强,不易受光照以及阴影的影响,分割更加准确等优点。针对煤矸石和煤进行建模分类,利用基于传统机器分类与特征提取相结合的方法进行分类,以支持向量机与随机森林作为分类模型,提取HOG特征与灰度共生矩阵作为输入特征向量。实验比较了四种组合方式在煤矸石与煤分选上的效果,基于HOG特征提取与支持向量机相结合的煤矸石分选算法取得较好的效果,准确率为91.9%,在煤矸石与煤的分选上取得较好成果。研究基于卷积神经网络的煤矸石分类模型。通过搭建一个四层的卷积神经网络,观察其对于煤矸石与煤的分类效果,实验表明该卷积神经网络模型的分类准确率可达到92.5%,可较好地完成对煤矸石的识别,进一步推进基于机器视觉的煤矸石分类研究。该论文有图30幅,表5个,参考文献79篇。
【学位授予单位】:中国矿业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TD849.5;TP391.41

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