提高煤矿效率的灰度基煤矸石自动识别系统

本文主要探讨了"基于灰度的煤矸石识别系统的研究"这一主题，由鲁丹丹和王婕两位作者共同完成，他们来自中国矿业大学（北京）化学与环境工程学院。当前我国煤炭生产过程中，大块煤矸石的分选工作主要依赖于人工手选，这导致了一系列问题，如工人劳动强度大、生产效率低下以及工作环境恶劣，这些问题严重影响了工人的身心健康。 研究的核心内容是利用图像处理和模式识别技术来解决这一问题。图像处理技术是通过对煤块和矸石在灰度值上的差异进行分析，提取出它们在视觉上的特征。灰度作为一种基本的图像特征，能反映出物体在不同光照条件下的明暗程度，对于区分不同材质的物体具有重要作用。通过计算机算法对这些灰度信息进行处理和分析，可以实现对煤矸石的自动识别和区分。 本文的关键步骤可能包括图像采集、预处理（如去噪、增强对比度）、灰度化处理、特征提取（如局部纹理、形状等）、然后是模式识别模型的选择和训练，如支持向量机（SVM）、神经网络或深度学习模型，以便准确地将煤块和矸石分类。最终目标是设计并实现一种能够有效自动化煤矸石分选的装置，从而提高工作效率，改善工作环境，减轻工人的劳动强度。 "首发论文"标签表明这项研究可能是该领域的创新尝试，可能还未广泛应用于工业实践，但具有理论价值和潜在的实际应用前景。中图分类号"TD94"指向了技术与工程领域中的矿产资源利用与加工技术。 这篇文章提供了一个新颖的方法来解决煤矿生产中煤矸石分选的难题，展示了信息技术如何与传统产业结合，以提升生产效率，保障工人的健康，具有很高的学术和实际意义。