MATLAB支持的煤粒图像识别：密度与产率预测关键技术

本文主要探讨了"基于MATLAB的煤粒图像识别系统及其密度和产率的预测"这一主题，由张泽琳、杨建国和王羽玲三位作者合作完成，他们的研究聚焦于数字化选煤技术的创新应用。该研究的核心是设计并开发了一款基于MATLAB平台的图像识别系统，其目标是通过先进的图像处理技术来分析煤粒图像。 系统的关键步骤包括对煤粒图像进行特征提取，利用RGB和HSV色彩空间计算红、绿、蓝颜色通道以及色度的一、二、三阶距（分别表示均值、标准差和斜度），这些特征有助于区分不同煤粒的特性。此外，灰度图像中的灰度特征也被纳入考虑，如灰度的一、二、三阶距，以及一系列纹理特征参数，如对比度、相对性、能量、逆差矩、熵、粗糙度、Tamura对比度、方向度、线性度、规整度和粗略度。这些特征被整合到神经网络模型中，作为输入用于预测煤粒的密度级别。 通过这种图像识别和机器学习的方法，研究者能够构建出密度与累计产率之间的关系曲线，为煤炭选矿过程提供了一种全新的数据分析和决策支持工具。这种方法对于优化选煤流程、提高效率以及降低对人工操作的依赖具有重要意义，它不仅推动了煤炭工业的技术进步，还为数字化选煤技术的发展提供了强有力的理论基础和实践指导。 关键词涵盖了本文的核心概念，包括煤粒、图像识别、特征参数、神经网络、预测、密度、产率以及数字化选煤，这些都是理解这项研究的关键术语。该研究的成果发表在中国科技论文在线上，对于煤炭行业及相关领域的研究人员来说，这是一篇具有首发价值的重要论文。本文的工作不仅提升了煤炭处理的智能化水平，也为相关领域的研究者提供了宝贵的实践经验和技术参考。