基于指纹识别的矿井岩体动态裂缝快速识别算法

一种矿井岩体动态裂缝快速识别算法是将人体指纹识别技术巧妙地应用到岩体裂缝检测领域的创新尝试。岩体和人体指纹的纹路相似性提供了可能性，使得通过计算机视觉技术识别裂缝成为可能。该方法首先通过现场采集岩体的纹理图像，进行预处理以增强图像质量，包括融合多种图像处理技术如SFC结合法，这种技术能有效去噪、锐化边缘并提升对比度，使岩体纹路的前景和背景分离。 预处理阶段至关重要，因为它直接影响后续特征提取的有效性。通过改进的直方图灰度拉伸法，算法增强了图像的对比度，使得岩体裂缝的细节更加清晰。接着，对图像进行二值化处理，进一步将其转化为黑白二值图像，便于后续的特征提取和分析。 岩体裂缝识别的核心步骤是图像细化，即提取特征点。这些特征点代表了岩体纹路的关键特征，它们的匹配是识别裂缝的关键环节。通过基于特征点的图像匹配技术，比如平面匹配，算法寻找裂缝特征在不同时间或位置的对应关系，以此来判断裂缝的发展和动态变化。 传统的人工井下裂缝检测方式存在效率低、安全隐患等问题，相比之下，这种方法能够自动化处理大量数据，降低人力成本，同时提高了安全性。该算法的成功应用验证了其在岩体动态裂缝识别中的可行性，对于有色金属矿井，如钨矿，这样的研究尤为关键，因为它们的安全管理通常被忽视，但其潜在风险不容忽视。 该算法革新了岩体裂缝的检测手段，提升了矿井安全监控的精确性和效率，对于保障有色矿井的稳定运营具有重要意义。通过深入研究和优化岩体纹理特征的提取和匹配算法，未来的岩体动态裂缝识别技术有望实现更高级别的智能化和自动化。