机器视觉技术在煤炭灰分实时检测中的应用

"基于机器视觉的煤炭灰分在线估计方法" 本文是首发论文，由中国矿业大学国家煤加工与洁净化工程技术研究中心的杨建国、丁泽海和张泽琳等人撰写。研究主要关注的是如何利用机器视觉技术对煤炭灰分进行实时、准确的在线估计，这对于优化选煤生产过程至关重要。灰分作为煤炭质量的关键指标，其快速预测能够有效指导生产调节。 论文提出的方法包括以下几个关键步骤： 1. 图像采集：使用数码相机捕获皮带运输机上的煤粒图像，这一步骤是整个系统的基础，为后续处理提供原始数据。 2. 反光亮点去除：由于煤粒表面可能存在反光，这会影响图像分析的准确性。因此，研究中采用了滤波方法来消除这些干扰，确保图像分析的有效性。 3. 图像分割：采用改进的分水岭算法对整体图像进行分割，将图像分割成单个煤粒的图像。分水岭算法是一种常用的图像分割方法，改进后的版本能更好地适应煤炭图像的特点，提高分割效果。 4. 特征参数提取：从每个分割出的煤粒图像中提取颜色和纹理特征参数。这些参数可以反映煤粒的内在特性，与灰分含量有直接或间接的关系。 5. 建立预测模型：使用支持向量机（Support Vector Machine, SVM）这一机器学习方法，构建煤粒灰分与其图像学参数之间的关系模型。SVM在模式识别和回归分析中表现出色，适合处理小样本、非线性及高维模式问题。 6. 工业应用验证：研究结果在实际工业环境中得到了验证，表明该方法具有较高的灰分检测精度。这意味着该技术在煤炭质量控制和生产管理中具有良好的应用前景。 关键词涵盖了矿物加工工程、灰分检测、机器视觉、图像分割和支持向量机，表明了研究涉及的领域和技术手段。中图分类号TD94则将该研究归类为煤炭技术领域。 通过上述方法，基于机器视觉的煤炭灰分在线估计克服了传统化学分析方法的时间延迟和成本问题，为煤炭行业的智能化和自动化提供了新的解决方案。