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煤矸石识别方法研究现状与展望 被引量：37
1
作者 曹现刚 李莹 +1 位作者 王鹏 吴旭东 《工矿自动化》 北大核心 2020年第1期38-43,共6页
从煤矸石识别特征出发,对煤矸石识别方法的研究现状进行了总结,列举了密度识别法、硬度识别法等以密度、硬度等为识别特征的煤矸石识别方法,以及射线识别法、图像识别法等以灰度、纹理为识别特征的煤矸石识别方法的代表性研究成果,并对... 从煤矸石识别特征出发,对煤矸石识别方法的研究现状进行了总结,列举了密度识别法、硬度识别法等以密度、硬度等为识别特征的煤矸石识别方法,以及射线识别法、图像识别法等以灰度、纹理为识别特征的煤矸石识别方法的代表性研究成果,并对比了各种识别方法的特点。对煤矸石识别方法的研究方向和途径进行了展望,提出应全面分析、理解煤矸石的特征差异,研究符合煤矿绿色发展要求的煤矸石识别方法、快速高效的煤矸石图像识别方法、融合和创新现有方法的新型煤矸石高效识别方法。 展开更多
关键词 煤矸石分选 煤矸石识别 识别特征 密度识别 硬度识别 射线识别 图像识别
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基于多机械臂协同的煤矸分拣方法研究 被引量：38
2
作者 曹现刚 费佳浩 +2 位作者 王鹏 李宁 苏玲玲 《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期7-12,共6页
针对目前主流的煤矸分选方法存在资源浪费大、环境污染重、分选效率低等问题,提出了一种多机械臂协同的煤矸分拣机器人,重点研究了该机器人的多动态目标多机械臂协同煤矸分拣方法。为了解决工业现场环境下的矸石识别问题,提出了一种基... 针对目前主流的煤矸分选方法存在资源浪费大、环境污染重、分选效率低等问题,提出了一种多机械臂协同的煤矸分拣机器人,重点研究了该机器人的多动态目标多机械臂协同煤矸分拣方法。为了解决工业现场环境下的矸石识别问题,提出了一种基于深度学习网络的煤矸快速识别方法,实现了拣矸带式输送机上煤矸石流的实时识别,有效提高了其综合准确率;采用双目视觉技术,实时获取矸石的相对坐标和深度信息,并研究相应的三维信息误差分析与误差补偿方法,为机械手的煤矸分拣提供依据;为了实现分拣模块中多矸石的高效分拣,提出一种多动态目标多机械臂协同的煤矸分拣策略和相应的分拣流程,实现了机械臂矸石拣取轨迹的自主规划。试验结果表明:所提煤矸快速识别和定位方法对煤矸混合样本下的目标识别准确率达到76.92%;多臂协同分拣方式相对单臂方式显著提升了煤矸分拣效率。基于多机械臂协同的煤矸分拣机器人可实现煤和矸石的自动化和智能化分选,降低煤炭分选的投资和生产成本,提高煤炭质量。 展开更多
关键词 煤矸分拣机器人 深度学习 煤矸识别 协同策略
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基于改进YOLOv5s模型的煤矸目标检测 被引量：35
3
作者 沈科 季亮 +1 位作者 张袁浩 邹盛 《工矿自动化》 北大核心 2021年第11期107-111,118,共6页
针对现有基于深度学习的煤矸目标检测方法存在检测速度慢且检测精度较低等问题,提出了一种改进YOLOv5s模型,并将其应用于煤矸目标检测中。改进YOLOv5s模型在YOLOv5s模型Backbone区域嵌入自校正卷积(SCConv)作为特征提取网络,可更好地融... 针对现有基于深度学习的煤矸目标检测方法存在检测速度慢且检测精度较低等问题,提出了一种改进YOLOv5s模型,并将其应用于煤矸目标检测中。改进YOLOv5s模型在YOLOv5s模型Backbone区域嵌入自校正卷积(SCConv)作为特征提取网络,可更好地融合多尺度特征信息;由于煤块和矸石的尺寸相对整张图像过小,对YOLOv5s模型Neck区域进行适当精简,将适合检测较大尺寸对象的19×19特征图分支删除,从而降低模型复杂度并提高检测实时性;对通过K-means算法聚类得到的锚框进行线性缩放,提高模型检测精度。基于改进YOLOv5s模型的煤矸目标检测实验表明,相较于YOLOv5s模型,改进YOLOv5s模型能准确检测出相应的煤块和矸石,且改进YOLOv5s模型大小降低了1.57 MB,帧速率增加了2.1帧/s,平均精度均值提高了1.7%,表明改进YOLOv5s模型检测精度和检测速度均有提升。 展开更多
关键词 煤矸分选 煤矸识别 煤矸目标检测 YOLOv5s 自校正卷积
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综放煤矸低水平自然射线的涨落规律及测量识别分析 被引量：28
4
作者 张宁波 刘长友 +1 位作者 陈现辉 陈宝宝 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期988-993,共6页
为研究综放开采煤矸的自动识别问题,提出了采用煤矸自然射线识别方法对放顶煤过程中放煤口的混矸进行测定识别,为此理论分析了矸石中低水平自然射线的涨落规律及测量时间对探测计数误差的影响,确定了放射性识别阈值及其精确判断阈值,通... 为研究综放开采煤矸的自动识别问题,提出了采用煤矸自然射线识别方法对放顶煤过程中放煤口的混矸进行测定识别,为此理论分析了矸石中低水平自然射线的涨落规律及测量时间对探测计数误差的影响,确定了放射性识别阈值及其精确判断阈值,通过实验的方法对矸石低水平自然射线的涨落规律及阈值进行了验证,确定了仪器的实时响应特性,研究结果为利用自然射线技术进行综放放煤口矸石出现的判断识别提供了依据,为综放工作面自动化放顶煤技术提供基础。 展开更多
关键词 放顶煤 自然射线 涨落规律 煤矸识别
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基于机器视觉的煤矸石多工况识别研究 被引量：28
5
作者 沈宁 窦东阳 +1 位作者 杨程 张勇 《煤炭工程》 北大核心 2019年第1期120-125,共6页
原煤入选前要进行预先排矸石操作,在多种工况下基于机器视觉对煤矸石进行识别。搭建图像采集装置采集煤块和块矸石图像,提取表面28个颜色和纹理特征参数,经过特征初步分析,将RGB空间特征作为冗余剔除。利用支持向量机作为分类器,并采用... 原煤入选前要进行预先排矸石操作,在多种工况下基于机器视觉对煤矸石进行识别。搭建图像采集装置采集煤块和块矸石图像,提取表面28个颜色和纹理特征参数,经过特征初步分析,将RGB空间特征作为冗余剔除。利用支持向量机作为分类器,并采用基于Relief算法权重的特征递归进一步筛选特征。将原煤表面状态分为外表面无煤泥且表面干燥、外表面无煤泥且表面湿润、外表面覆盖干煤泥、外表面覆盖湿煤泥4种类型。基于机器视觉对白芨沟矿的原煤进行识别试验,确定最优特征子集。在最优特征子集下进行多次随机取样识别试验,在4种不同工况下,5次随机实验的平均识别率大于等于94%,取得了满意的效果。 展开更多
关键词 机器视觉 煤矸石 图像识别 特征选择
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煤与矸石图像灰度信息和纹理特征的提取研究 被引量：26
6
作者 谭春超 杨洁明 《工矿自动化》 北大核心 2017年第4期27-31,共5页
针对现有大多数煤与矸石图像识别方法只单一地利用灰度均值和灰度方差进行识别,存在识别准确度和效率不高等问题,提出了一种煤与矸石图像灰度信息和纹理特征提取方法。该方法提取具有代表性的特征参数,如灰度均值、平滑度及灰度共生矩... 针对现有大多数煤与矸石图像识别方法只单一地利用灰度均值和灰度方差进行识别,存在识别准确度和效率不高等问题,提出了一种煤与矸石图像灰度信息和纹理特征提取方法。该方法提取具有代表性的特征参数,如灰度均值、平滑度及灰度共生矩阵的能量、对比度、相关性、熵等,作为识别煤与矸石的重要依据。Matlab仿真分析结果表明,以上特征参数可以有效地描述煤与矸石的图像特征,可为煤与矸石的自动识别与分选提供重要参考依据。 展开更多
关键词 煤与矸石识别 图像处理 灰度信息 纹理特征 灰度均值 平滑度 灰度共生矩阵 对比度
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基于灰度共生矩阵的煤与矸石自动识别研究 被引量：23
7
作者 吴开兴 宋剑 《煤炭工程》 北大核心 2016年第2期98-101,共4页
为提高煤与矸石识别率,提出了一种基于灰度共生矩阵的煤与矸石纹理特征自动识别方法。分析灰度共生矩阵的基本原理、特征参数,利用灰度共生矩阵提取煤与矸石图像的角二阶距、相关性、对比度和熵这四个特征作为纹理特征,用支持向量机进... 为提高煤与矸石识别率,提出了一种基于灰度共生矩阵的煤与矸石纹理特征自动识别方法。分析灰度共生矩阵的基本原理、特征参数,利用灰度共生矩阵提取煤与矸石图像的角二阶距、相关性、对比度和熵这四个特征作为纹理特征,用支持向量机进行识别,并在MATLAB上仿真实现。研究结果表明:用灰度共生矩阵提取纹理特征、用支持向量机识别的方法能有效的描述煤与矸石的纹理特征,为煤与矸石的识别和分选提供重要参考依据。 展开更多
关键词 煤与矸石识别 纹理特征 灰度共生矩阵 支持向量机
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基于改进YOLOv3的煤矸识别方法研究 被引量：20
8
作者 雷世威 肖兴美 张明 《矿业安全与环保》 北大核心 2021年第3期50-55,共6页
煤矸识别技术对实现煤和矸石自动分选具有重要意义,而现有的图像识别算法在实用性、准确率方面无法满足实际需求。基于图像处理技术和深度学习技术,提出一种基于改进YOLOv3的煤矸识别方法,针对煤矸识别目标小、辨识度低等问题,对原始YOL... 煤矸识别技术对实现煤和矸石自动分选具有重要意义,而现有的图像识别算法在实用性、准确率方面无法满足实际需求。基于图像处理技术和深度学习技术,提出一种基于改进YOLOv3的煤矸识别方法,针对煤矸识别目标小、辨识度低等问题,对原始YOLOv3的网络结构及损失函数进行了改进,用训练生成的模型在测试集上进行识别测试。测试结果表明:改进的YOLOv3-M在小样本上,可在短时间内使模型快速收敛,单张图像识别时间为21.6 ms,识别准确率为95.4%,能适应不同环境下的煤矸样本,可实现实时检测识别。 展开更多
关键词 煤矸分选 煤矸识别 机器视觉 图像识别 卷积神经网络 深度学习
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煤矸石图像分类方法 被引量：16
9
作者 饶中钰 吴景涛 李明 《工矿自动化》 北大核心 2020年第3期69-73,共5页
针对人工排矸法、机械湿选法、γ射线分选法等传统煤矸石分选方法无法兼顾快速高效性、安全无害性、简单操作性的问题,提出了基于机器视觉的煤矸石图像分类方法。对煤矸石图像进行增强、平滑去噪等预处理,采用基于距离变换的分水岭算法... 针对人工排矸法、机械湿选法、γ射线分选法等传统煤矸石分选方法无法兼顾快速高效性、安全无害性、简单操作性的问题,提出了基于机器视觉的煤矸石图像分类方法。对煤矸石图像进行增强、平滑去噪等预处理,采用基于距离变换的分水岭算法实现煤矸石图像分割提取。针对煤矸石分割图像,选取煤矸石图像的HOG特征及灰度共生矩阵,分别以支持向量机、随机森林、K近邻算法作为分类器进行基于特征提取的煤矸石分类识别;分别建立浅层卷积神经网络和基于ImageNet数据集预训练的VGG16网络,进行基于卷积神经网络的煤矸石分类识别。研究结果表明,基于VGG16网络的煤矸石图像分类方法准确率最高为99.7%,高于基于特征提取方法的91.9%和基于浅层卷积神经网络方法的92.5%。 展开更多
关键词 煤矸石分选 煤矸石识别 图像分类 机器视觉 卷积神经网络
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基于迁移学习的GoogLenet煤矸石图像识别 被引量：17
10
作者 曹现刚 薛祯也 《软件导刊》 2019年第12期183-186,共4页
已有的煤矸石识别方法具有一定效果,但无法满足实际需求。为了寻找新的煤矸石识别方法,提出了基于深度学习的煤矸石图像识别方法。采用Inception模型,并通过迁移学习共享已训练模型卷积层权值和偏差。从煤矸石图像库中随机抽取煤矸石图... 已有的煤矸石识别方法具有一定效果,但无法满足实际需求。为了寻找新的煤矸石识别方法,提出了基于深度学习的煤矸石图像识别方法。采用Inception模型,并通过迁移学习共享已训练模型卷积层权值和偏差。从煤矸石图像库中随机抽取煤矸石图像作为训练集和测试集,最后将该方法与传统图像识别方法进行比对。实验结果表明,该模型可以有效识别煤矸石,准确率为93.5%,有效提高了煤矸识石别准确率。 展开更多
关键词 GoogLenet 煤矸石识别 迁移学习
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基于深度学习的煤矸石识别技术与实现 被引量：16
11
作者 郜亚松 张步勤 郎利影 《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2021年第12期202-208,共7页
针对传统基于图像处理的煤矸识别方法存在速度、效率低、精度起伏大及难以实际应用等问题,提出了一种改进型轻量级深度识别网络模型的煤矸识别方法,以MobileNetV3-large模块结构为基础,在保证模型参数体积及复杂度较少增加的前提下,对... 针对传统基于图像处理的煤矸识别方法存在速度、效率低、精度起伏大及难以实际应用等问题,提出了一种改进型轻量级深度识别网络模型的煤矸识别方法,以MobileNetV3-large模块结构为基础,在保证模型参数体积及复杂度较少增加的前提下,对网络模型的性能做进一步的提升,使之能够更加适应开采或选拣的实际生产环境。首先在模型中采用CBAM注意力机制模块,该模块相比原模型中的SE模块具有更高的表征能力,能够更好提升网络对煤和矸石图像中感兴趣区域的复杂像素信息特征提取能力。然后通过对训练数据集采用颜色、位置以及图像模糊等相应的复杂图像增强技术进行处理,一方面增加识别模型对煤矸识别复杂生产环境的泛化能力,降低网络的过拟合风险,另一方面完成对数据集的进一步扩增,通过以上方法最终获得改进的轻量级深度识别网络模型。最后将改进的模型应用于煤矸识别技术研究与实现。试验结果表明:基于改进型轻量级深度识别网络模型的煤和矸石识别方法模型结构简单、网络易训练、易嵌入使用且识别精度高。在对煤和矸石识别的测试中精度相对原模型提高了2.3%,达到了97.7%,召回率提高了2%,达到97.8%,对于提高采煤和选煤工作面的自动化程度和生产效率,实现煤炭智能化开采和选拣都具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 煤矸识别 深度学习 MobileNet 轻量化 注意力机制
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综放工作面煤矸自动识别系统设计及应用 被引量：15
12
作者 张良 牛剑峰 +1 位作者 代刚 赵文生 《工矿自动化》 北大核心 2014年第9期121-124,共4页
提出了一种基于振动信号的综放工作面煤矸自动识别系统,介绍了系统结构及工作原理,重点阐述了煤矸识别设备的软、硬件设计方案及煤矸识别算法。该系统由煤矸识别设备依据煤与矸石跌落到液压支架上时的振动信号不同来辨识煤矸,液压支架... 提出了一种基于振动信号的综放工作面煤矸自动识别系统,介绍了系统结构及工作原理,重点阐述了煤矸识别设备的软、硬件设计方案及煤矸识别算法。该系统由煤矸识别设备依据煤与矸石跌落到液压支架上时的振动信号不同来辨识煤矸,液压支架电液控制器根据辨识结果控制液压支架动作。该系统在某煤矿进行了煤矸的可辨识性和自动放煤过程的可控性测试,并已应用于部分煤矿,效果较好。 展开更多
关键词 综采放顶煤 工作面 自动放煤 煤矸识别 液压支架 电液控制
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综采放顶煤工作面自动放煤控制系统研究 被引量：14
13
作者 牛剑峰 《工矿自动化》 北大核心 2018年第6期27-30,共4页
针对综采放顶煤工作面人工放煤方式生产效率低的问题,研究了一种自动放煤控制系统。在液压支架上安装声波传感器、振动传感器和灰分传感器,通过人工示范操作和机器学习记忆传感器信号,确定放煤过程结束时传感器信号特征波形,比对采集的... 针对综采放顶煤工作面人工放煤方式生产效率低的问题,研究了一种自动放煤控制系统。在液压支架上安装声波传感器、振动传感器和灰分传感器,通过人工示范操作和机器学习记忆传感器信号,确定放煤过程结束时传感器信号特征波形,比对采集的振动感知信号、声音感知信号与特征信号的相似度;通过灰分传感器有效辨识采出顶煤的含矸率;根据相似度和含矸率作出预警或直接控制。该系统实现了以传感器感知控制为主、时间控制为保护值、地面调度室远程干预控制为辅的自动化放煤控制,提高了综采放顶煤工作面的自动化水平和生产效率。 展开更多
关键词 煤炭开采 厚煤层 综采放顶煤工作面 自动放煤 传感器感知 煤矸识别
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基于EMD特征提取与随机森林的煤矸识别方法 被引量：14
14
作者 窦希杰 王世博 +3 位作者 刘后广 陈钱有 邹文才 卢召栋 《工矿自动化》 北大核心 2021年第3期60-65,共6页
基于振动信号辨识是实现综放开采煤矸识别的有效手段,现有方法在识别准确性和有效性方面有待进一步研究。提出了一种基于经验模态分解(EMD)特征提取与随机森林(RF)的煤矸识别方法。采用加速度传感器及数据采集仪采集了某综放工作面煤和... 基于振动信号辨识是实现综放开采煤矸识别的有效手段,现有方法在识别准确性和有效性方面有待进一步研究。提出了一种基于经验模态分解(EMD)特征提取与随机森林(RF)的煤矸识别方法。采用加速度传感器及数据采集仪采集了某综放工作面煤和矸石冲击液压支架尾梁产生的振动信号,分别对2种信号进行EMD,得到一系列本征模态函数(IMF);根据EMD结果选取有效IMF,分别提取IMF能量、峭度、矩阵奇异值及对应熵作为特征向量,采用各特征向量独立训练RF模型,根据各RF模型对测试样本的识别结果筛选特征向量,并建立特征数据集;采用特征数据集训练RF模型,采用训练好的RF模型实现煤矸识别。测试结果表明:该方法对200组煤矸测试样本的识别准确率达96.5%,且当RF模型中决策树数量设置为100或150时识别准确率最高,对测试样本进行特征提取与识别的耗时不超过0.2 s,满足综放工作面煤矸识别准确性和实时性要求。 展开更多
关键词 煤炭开采 综放开采 放顶煤 煤矸识别 液压支架尾梁 振动信号 经验模态分解 随机森林
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基于IMF能量矩和SVM的煤矸识别 被引量：14
15
作者 窦希杰 王世博 +1 位作者 谢洋 宣统 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第24期39-45,共7页
针对综放工作面的煤矸识别问题,提出了一种基于固有模态函数(IMF)能量矩和支持向量机(SVM)的煤矸识别方法。使用仿真信号验证了该方法所提取的IMF能量矩可以反映信号的能量沿时间轴的分布情况,相较于IMF能量可以更好地表征信号的特征。... 针对综放工作面的煤矸识别问题,提出了一种基于固有模态函数(IMF)能量矩和支持向量机(SVM)的煤矸识别方法。使用仿真信号验证了该方法所提取的IMF能量矩可以反映信号的能量沿时间轴的分布情况,相较于IMF能量可以更好地表征信号的特征。使用该方法进行煤矸识别时,对放顶煤过程中采集到的顶煤和矸石冲击液压支架的振动信号进行集合经验模态分解分解(EEMD),得到若干个IMF,根据分解结果提取包含振动信号主要信息的前8个IMF分量,进一步计算其能量矩,将待测样本信号的IMF能量矩作为特征向量输入训练好的支持向量机进行放煤和放矸石两种工况的识别。试验结果表明,该方法能有效的完成对煤矸振动样本数据的识别,平均识别准确率达到90%。 展开更多
关键词 放顶煤 煤矸识别 集合经验模态分解(EEMD) 固有模态函数(IMF) 能量矩 支持向量机(SVM)
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特厚煤层综放煤-矸-岩放落流动的时序规律及识别方法 被引量：13
16
作者 刘长友 张宁波 +2 位作者 郭凤岐 安森 陈宝宝 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期137-151,共15页
综放工作面放煤工艺中的煤矸智能识别是智能化综放开采的瓶颈,经过十几年的不断探索研究,基于煤层的沉积环境和岩性赋存特征,提出了煤岩层低水平自然γ射线辐射高精度实时探测方法和煤矸自动识别原理,为综放工作面放煤工序的煤矸智能识... 综放工作面放煤工艺中的煤矸智能识别是智能化综放开采的瓶颈,经过十几年的不断探索研究,基于煤层的沉积环境和岩性赋存特征,提出了煤岩层低水平自然γ射线辐射高精度实时探测方法和煤矸自动识别原理,为综放工作面放煤工序的煤矸智能识别控制奠定了基础。根据特厚煤层含多层夹矸的复杂结构特征,以提高煤矸识别的精准性为目的,分析了特厚煤层夹矸的赋存特点及自然辐射特性;开展了煤-矸(夹矸)-岩(直接顶岩石)放落流动的时序规律研究,得出顶煤中夹矸的层位、间距、层数等因素会影响放落流动时序,且呈现不同的时序状态,据此进行了放落流动时序分区;相应地不同时序区的混矸率会呈现不同的特征:当夹矸无时序放出时,混矸率在一固定的范围内波动,当煤-夹矸渐次放出时,混矸率呈现上升—稳定—连续台阶式上升的特征,直接顶矸石的混入,使得混矸率呈线性增加;基于煤-矸-岩放落流动的时序特征,得出了不同时序条件下自然射线的辐射变化特征,确定了自然射线辐射强度台阶式变化与夹矸赋存参数的影响关系,区分了放煤流中含有夹矸和直接顶矸石混入的辐射特征,确定了不同煤-矸-岩放落时序区的辐射强度范围,提出了以自然射线辐射强度作为煤-矸-岩自动识别的主要参数和2种不同关窗方式的识别方法;在同煤集团塔山煤矿进行了现场测试,测试结果与研究结果得到了很好的印证,达到了预期效果,为智能放煤的现场应用奠定了基础。 展开更多
关键词 综放开采 煤矸识别 智能化放顶煤 流动时序规律 特厚煤层
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综放工作面智能放煤工艺研究及应用 被引量：12
17
作者 吴桐 尉瑞 +1 位作者 刘清 魏文艳 《工矿自动化》 北大核心 2021年第3期105-111,共7页
传统的放顶煤控制主要依靠人工放煤控制,采用单轮顺序放煤。配有电液控制系统的工作面主要采用程序控制与人工补放结合的双轮顺序放煤方式,如果放煤控制实施不充分,会大幅降低煤炭采出率,如果放煤过程中掺有大量矸石,会降低煤炭的开采... 传统的放顶煤控制主要依靠人工放煤控制,采用单轮顺序放煤。配有电液控制系统的工作面主要采用程序控制与人工补放结合的双轮顺序放煤方式,如果放煤控制实施不充分,会大幅降低煤炭采出率,如果放煤过程中掺有大量矸石,会降低煤炭的开采质量。针对上述问题,研究了综放工作面智能放煤工艺。分析了综放工作面自动化放煤工艺流程,指出要实现智能放煤工艺,需要在自动化放煤工艺的基础上,对综放工作面采煤机、液压支架、刮板输送机等设备进行智能升级,即在综放支架上安装音视频监视系统,监测是否有大块煤堵住放煤口、影响顶煤放出等异常情况;在后部刮板输送机安装电动机电流监测系统,实现放落煤流的自动控制,同时具备人工干预功能,即补放和停放功能;在带式输送机机尾处安装灰分检测系统对灰分是否增多进行在线分析;在综放支架上安装基于振动传感器的煤矸识别装置,根据振动传感器数据分辨矸石下落量,辨识是否有严重混矸情况。结合智能放煤工艺流程,为王家岭煤矿12309综放工作面定制了智能放煤方案:基于自动化顺序放煤与间隔放煤工艺、振动信号的煤矸识别控制和人工放落煤流控制技术实现该工作面智能化放煤,实际应用结果验证了智能放煤工艺的有效性。 展开更多
关键词 综放工作面 采煤工艺 智能放煤工艺 顺序放煤 单轮间隔放煤 煤矸识别
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煤与矸石分选系统设计 被引量：10
18
作者 杨慧刚 乔志敏 +2 位作者 高绘彦 刘宇 赵一丁 《工矿自动化》 北大核心 2018年第8期91-95,共5页
针对常见选煤方法存在成本高、自然资源消耗大、环境污染严重,X射线选煤法对于不同厚度的煤和矸石容易出现识别错误等问题,设计了一种基于X射线和光纤传感器的煤与矸石分选系统。该系统首先利用X射线扫描获取煤和矸石X射线图像,经处理... 针对常见选煤方法存在成本高、自然资源消耗大、环境污染严重,X射线选煤法对于不同厚度的煤和矸石容易出现识别错误等问题,设计了一种基于X射线和光纤传感器的煤与矸石分选系统。该系统首先利用X射线扫描获取煤和矸石X射线图像,经处理后得到图像灰度值;然后采用光纤传感器检测煤和矸石的厚度;最后综合灰度值和厚度确定煤矸识别阈值,实现煤和矸石的分选。实验结果表明,该系统利用煤矸识别阈值能有效识别煤和矸石。 展开更多
关键词 煤炭开采 煤矸识别 煤与矸石分选 X射线 光纤传感器
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一种煤矸石优化识别方法 被引量：10
19
作者 赵明辉 《工矿自动化》 北大核心 2020年第7期113-116,共4页
针对输送带磨损造成煤矸石图像目标检测不准确、影响煤矸石识别准确率等问题,提出了一种煤矸石优化识别方法。采集的图像经过裁切、去噪、灰度化等预处理后,利用训练好的CornerNet-Squeeze深度学习模型判断图像中是否存在待检测的煤或矸... 针对输送带磨损造成煤矸石图像目标检测不准确、影响煤矸石识别准确率等问题,提出了一种煤矸石优化识别方法。采集的图像经过裁切、去噪、灰度化等预处理后,利用训练好的CornerNet-Squeeze深度学习模型判断图像中是否存在待检测的煤或矸石,若存在则定位煤或矸石在图像中的位置,有效降低目标检测时输送带背景干扰;对定位区域进行灰度直方图分析,依据图像灰度直方图的三阶矩特征参数对煤矸石进行分类,判定是煤还是矸石,提高识别准确率。实验结果表明,该方法识别准确率为91.3%,单张图像识别时间为41ms,具有较高的识别准确率和较好的实时性。 展开更多
关键词 煤矸石分选 煤矸石识别 图像识别 深度学习 三阶矩
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基于光学图像的煤矸石识别方法综述 被引量：11
20
作者 张红 李晨阳 《煤炭工程》 北大核心 2022年第7期159-163,共5页
基于光学图像的煤矸石识别方法具有设备简单、易实现、绿色环保等优势,是实现智能化煤矸石分选的重要途径。该类方法分为两种研究路径,一种是需要人为提取特征进行识别的路径,一般包括煤矸图像数据采集、图像预处理、特征选择与提取和... 基于光学图像的煤矸石识别方法具有设备简单、易实现、绿色环保等优势,是实现智能化煤矸石分选的重要途径。该类方法分为两种研究路径,一种是需要人为提取特征进行识别的路径,一般包括煤矸图像数据采集、图像预处理、特征选择与提取和煤矸识别|另一种是利用深度学习神经网络进行自主提取特征识别的路径。文章对这两种研究路径的各类方法进行了总结,指出现有识别方法存在煤矸图像数据集不完备不充分、特征理解不全面不深入、识别方法无法兼顾高效与实时性等缺点,给出进行高效煤矸石识别的建议。 展开更多
关键词 煤矸石识别 图像识别 特征识别 机器学习 深度学习
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