基于CNN的煤仓图像处理提升方法研究

本文主要探讨了基于细胞神经网络的煤仓图像处理方法，针对传统接触式煤位检测存在的问题，如寿命短、耗时等问题，该研究提出了一种创新的解决方案。细胞神经网络（CNN）在这里被应用于煤仓图像处理，其核心思想是利用CNN的基本状态方程原理构建数学形态滤波的MMCNN方程，从而实现膨胀和腐蚀操作的精确计算。这种方法通过非接触式的图像分析，提高了检测的实时性和准确性，能够实现实时远程监控，具有显著的时间效率优势。 文章引用了其他领域的研究作为背景，例如王振福等人关于装载机递进式集中润滑系统的应用，强调了技术创新在煤矿机械领域的价值。数学形态学在井下煤仓图像处理中的广泛应用被提及，通过不同的结构元和算法选择，可以实现各种预处理效果。霍普菲尔德的HNN模型和蔡少堂的细胞神经网络模型CNN在此文中起到了关键作用，它们不仅展示了神经网络在计算能量函数和稳定性的研究进展，还因其动力学特性和大规模非线性模拟系统的特性，为煤仓图像处理带来了新的可能。 文章还详细介绍了数学形态学的基本运算公式，这是构建CNN模型的基础，其中包含了单元状态电压、输出电压、输入电压以及电路元件参数等概念。通过这个模型，可以有效地处理和解析煤仓图像，提升智能化矿井管理的水平。 本研究旨在通过细胞神经网络技术改进煤仓图像处理，以提高煤炭行业的自动化水平和生产效率，具有广泛的实际应用前景和理论价值。作者张成成作为工程师，专注于煤矿机械和液压传动设计，对这一领域的深入研究为实际问题的解决提供了技术支持。