基于深度学习的煤矸石图像分类与识别技术

"本文主要探讨了基于机器视觉的煤矸石图像分类方法，旨在解决传统分选方法在效率、安全性及操作简易性上的不足。通过图像预处理，包括增强和去噪，应用基于距离变换的分水岭算法进行图像分割。接着，利用煤矸石图像的HOG特征和灰度共生矩阵，结合支持向量机、随机森林、K近邻三种不同的分类器进行特征提取后的分类识别。同时，比较了浅层卷积神经网络和基于预训练的VGG16网络的卷积神经网络分类识别效果。实验结果显示，VGG16网络在煤矸石图像分类中的准确率高达99.7%，优于特征提取方法的91.9%和浅层卷积神经网络的92.5%。" 本文深入研究了在IT行业中，尤其是煤炭处理领域的图像处理技术。煤矸石的自动分类对于提高煤矿工作效率和减少环境污染具有重要意义。传统的排矸法、机械湿选法和γ射线分选法存在一定的局限性，而基于机器视觉的图像分类方法则提供了一种新的解决方案。 首先，文章介绍了图像预处理技术，包括图像增强和平滑去噪，这些步骤有助于提高图像质量和降低后续处理的复杂性。接下来，通过应用基于距离变换的分水岭算法，可以有效地分割出煤矸石图像，实现对煤矸石的精确提取。 在特征提取阶段，论文采用了两种常见的图像特征：HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征和灰度共生矩阵。这些特征描述了图像的局部结构和纹理信息，有助于区分不同类型的煤矸石。然后，利用支持向量机、随机森林和K近邻这三种经典的机器学习算法，基于这些特征进行分类识别。 此外，为了进一步提升分类效果，文章还探讨了深度学习的方法，特别是卷积神经网络（CNN）。对比了浅层CNN和预训练的VGG16网络，后者在煤矸石分类任务上表现出更高的准确性。VGG16网络因其强大的特征学习能力，能够在大量的图像数据中自动学习到有效的特征，从而提高了分类的精度。 总体来说，这篇行业研究通过综合运用图像处理技术、机器学习算法和深度学习模型，为煤矸石的自动化、高效率分类提供了新的思路和方法。这一研究不仅有助于提高煤炭行业的生产效率，也有利于环境保护，具有较高的理论价值和实践意义。