【摘要】：煤壁片幫是綜采工作面常見的危害之一,它的發(fā)生會導(dǎo)致液壓支架泄漏以及支架結(jié)構(gòu)件損壞,片幫量過大會導(dǎo)致工作面刮板輸送機負(fù)載突變,損壞驅(qū)動電機,威脅采區(qū)電網(wǎng)穩(wěn)定性,影響整個綜采工作面的生產(chǎn)安全。本文以識別煤壁片幫為目標(biāo),研究了基于機器視覺的綜采工作面煤壁片幫識別關(guān)鍵技術(shù),提出了綜采工作面監(jiān)控圖像增強方法與煤壁片幫特征分析方法,實現(xiàn)了煤壁片幫危害程度評估。主要工作及研究內(nèi)容如下:(1)針對綜采工作面煤壁片幫監(jiān)控圖像質(zhì)量差的問題,提出了基于雙邊濾波和單尺度Retinex的混合圖像增強算法。實驗結(jié)果表明:混合圖像增強算法對綜采工作面監(jiān)控圖像的增強效果在主觀效果、對比度與信息熵方面較同態(tài)濾波、直方圖均衡等常規(guī)方法更優(yōu),更適用于綜采工作面監(jiān)控圖像增強。(2)建立了煤壁片幫特征分析體系,選取了片幫時間、片幫面積、片幫區(qū)域高度和片幫中心高度4個煤壁片幫特征指標(biāo),給出了煤壁片幫特征分析方法,實現(xiàn)了基于背景差分法的煤壁片幫特征分析。仿真結(jié)果表明:分析所得特征的誤差較小,可為下一步煤壁片幫危害程度評估提供依據(jù)。(3)確定了安全、輕微、中等和嚴(yán)重四個煤壁片幫危害程度,研究了基于支持向量機(SVM)的煤壁片幫危害程度評估方法,并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工免疫算法進行對比。仿真結(jié)果表明:在煤壁片幫樣本較少的情況下,SVM評估正確率高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工免疫算法。(4)搭建煤壁片幫識別模擬實驗平臺,對混合圖像增強算法、煤壁片幫特征分析方法和煤壁片幫危害程度評估方法進行了驗證,結(jié)果表明:在不同光照、霧化、灰塵環(huán)境下,混合圖像增強算法可改善煤壁片幫圖像質(zhì)量,降低煤壁片幫特征平均誤差,提升煤壁片幫危害程度評估正確率13.3%,算法耗時稍有增加。
【圖文】：

碩士學(xué)位論文否安全連續(xù)生產(chǎn)直接影響著實際開采效率和企業(yè)經(jīng)濟效益[8,9]。綜層的整層開采，使厚煤層的儲量優(yōu)勢得以充分發(fā)揮，對煤層厚度大，，難以合理分層的情況，采用綜采可增加煤炭資源回收率[10-12]。上，我國開始研究厚煤層綜采技術(shù)，經(jīng)過近幾十年的努力，我國厚采技術(shù)得到了進一步的發(fā)展[13]。目前，綜采己成為我國厚煤層開采法，表現(xiàn)出突出的高產(chǎn)高效優(yōu)勢，成為實現(xiàn)高效集約化生產(chǎn)的重要

(c) 綜采工作面區(qū)域片幫圖 1-2 綜采工作面煤壁片幫冒頂2 Rib spalling and roof fall on the fully mechanized coal m于機器視覺的綜采工作面煤壁片幫識別作為研供安全支撐。現(xiàn)狀(Research Status)防治的研究現(xiàn)狀煤壁片幫防治技術(shù)進行了相關(guān)研究，德國、法國進行了相關(guān)研究[24]。Young 提出了潤濕方程，治煤壁片幫，為通過煤層注水防治煤壁片幫奠了兩區(qū)約束理論，防止煤壁塑性變形[25]；Lika煤壁片幫形成機理[26]；Bhaskaran 等人進行了煤等人建立了易碎煤壁的數(shù)值模型[28]。煤壁片幫防治與控制研究主要分為四個方面：減
【學(xué)位授予單位】：中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TD355.4;TP391.41

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本文編號：2539688