机器视觉多工况下煤矸石高效识别与应用

本研究论文聚焦于"基于机器视觉的煤矸石多工况识别"这一领域，针对煤炭工业中的一个重要环节——原煤入选前的预排矸石操作。在实际生产环境中，由于煤和矸石在外观和特性上存在显著差异，准确区分它们对于提升选煤效率至关重要。研究者们开发了一种系统，通过搭建专门的图像采集装置，采集煤块和块矸石的高清晰度图像。 在数据处理阶段，他们提取了28个关键的颜色和纹理特征参数，如RGB空间特征，这些特征有助于识别煤矸石的不同表面状态。通过初步特征分析，发现RGB空间特征可能存在冗余，因此采用了支持向量机(SVM)作为分类器，并结合Relief算法的权重策略，进行了特征的递归筛选，进一步提高了识别的精度和效率。 研究将原煤表面状态划分为四种类型：外表面无煤泥且表面干燥、外表面无煤泥且表面湿润、外表面覆盖干煤泥和外表面覆盖湿煤泥。这种细致的分类有助于提高实际操作中的决策精度。实验对象是白芨沟矿的原煤，通过机器视觉方法进行识别验证。通过对最优特征子集的选择，进行了多次随机取样识别试验，在四种不同的工况条件下，五次实验的平均识别率达到了令人满意的94%以上，这意味着该技术在实际应用中具有很高的可行性。 这项研究不仅提升了煤矸石的自动识别能力，也为煤炭行业的智能化和高效化提供了技术支持。它展示了机器视觉技术在复杂工业环境中的潜力，对于优化煤炭选矿流程、减少人工干预以及环境保护都有着积极的意义。同时，该研究还强调了特征选择和优化的重要性，这对于其他领域，如工业自动化和计算机视觉技术的发展也有着重要的参考价值。