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井下煤仓煤位图像处理与检测方法研究

成文俊  
【摘要】:随着煤矿现代化的发展,为了实现生产及管理的自动化控制,迫切需要对井下煤仓煤位进行不间断监测和控制,随时掌握煤位,以确保各个生产环节安全、高效,提高劳动生产率和自动化管理水平。 井下煤仓煤位的测量一直是国内外煤炭工业长期以来未能彻底解决的难题。多年以来,人们尝试了各种各样的料位检测方法,都因为井下环境恶劣等原因没有取得很好的效果。本论文提出了运用图像处理与模式识别技术研究井下煤仓煤位的检测问题。针对井下煤仓的特点,利用双激光光源照射煤面成像,根据两个光斑之间的像素距离检测煤位,这一方法避免了因煤面不平造成井下煤仓煤位图像不规则而难以检测的问题,研究适合井下煤仓煤位图像的采集系统、处理方法、分割方法以及煤位识别方法。图像采集系统主要讲述了其硬件设备和数字化的基本原理,其硬件设备包括双激光光源、CCD摄像机、图像采集卡、计算机和防爆外壳。在图像处理中介绍了一般图像和井下煤仓煤位图像的噪声特点以及各种基本的图像滤波和增强技术,包括平滑滤波、中值滤波、最大值滤波、维纳滤波、梯度算子、拉普拉斯算子等,分析了各种滤波和增强技术的特点和应用。在图像分割方面,主要对边缘检测算法、Roberts算子、拉普拉斯-高斯算子、Canny算子、Sobel算子、Prewitt算子、灰度阈值分割、区域生长法等算法进行了实验研究。在图像识别技术方面,本文重点对统计模式识别、结构模式识别和模糊模式识别方法进行了研究。根据井下煤仓煤位图像特点,提出了先利用最大值滤波器对井下煤仓煤位图像进行处理,采用水平Sobel算子对处理后的图像进行分割,最后使用最小距离法来识别煤位,实验结果表明本文提出方法能有效、快速准确地检测出煤位,在实验中取得良好的效果。


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