基于模板匹配的巷道道岔识别技术研究

本文研究了一种基于模板匹配的巷道道岔识别技术，由刘井元、李玉良和张传锴三位学者合作完成，他们在《中国科技论文在线》上发表了这篇论文。刘井元作为在读硕士研究生，专注于通信与信息系统领域，特别是图像处理与模式识别，而李玉良教授则以其深厚的专业背景，主要研究方向为可视化信息采集闭矿山，担任论文的通信联系人。 论文的核心内容集中在利用图像处理技术来提高道岔识别的准确性。首先，采集到的巷道图像经过预处理，包括灰度化和二值化步骤，这有助于简化图像并提取出关键信息。接着，采用小波变换技术对图像进行去噪，这是为了减少不必要的干扰，确保后续分析的精度。小波变换后的图像进一步通过数学形态学的方法，进行形态运算，以消除无用信息和进一步降噪。 数学形态学是一种基于形状操作的图像分析技术，通过膨胀、腐蚀等操作，能够有效地保留图像中的边缘信息，这对于识别道岔中的关键特征至关重要。经过这些步骤，图像被优化为便于模板匹配的形式。 模板匹配算法是识别过程中最关键的部分，它通过比较预处理图像中的局部特征与预定义的模板，寻找最相似的部分。这种方法能够有效地定位图像中的道岔，即使在复杂环境或光照条件变化的情况下也能实现准确的识别。 论文的关键词包括道岔、小波变换、数学形态学和模板匹配，这些关键词突出了研究的核心技术路径。整个方法的目的是提高巷道道岔识别的自动化程度，对于矿山监控、巷道维护以及安全管理系统具有实际应用价值。 这篇论文提供了一种实用且精确的巷道道岔识别策略，结合了图像处理的多个关键技术，对于提升采矿业的智能化水平具有重要意义。通过这种方式，研究者们有望实现对矿井内部道岔的自动检测和管理，从而提高作业效率和安全性。