本文關(guān)鍵詞：選煤廠手選作業(yè)煤與矸石自動分選系統(tǒng)的研究

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【摘要】：煤炭在我國的能源結(jié)構(gòu)中占有著重要的地位,為我國的經(jīng)濟發(fā)展做出了重要的貢獻(xiàn)。最近兩年以來,霧霾頻繁來襲,人們把矛頭指向了煤炭,明確指出要減少煤炭的消費量,可是對于“富煤、貧油、少氣”的我國來說,在短期內(nèi)無法大規(guī)模替代煤炭消費。為順應(yīng)國家和市場的要求,那么進行煤炭的洗選具有很重要的現(xiàn)實意義。于選作業(yè)是原煤準(zhǔn)備作業(yè)的一個重要環(huán)節(jié),在煤炭價格大幅下跌的背景下,煤炭企業(yè)效益嚴(yán)重縮水,傳統(tǒng)于選使得煤炭企業(yè)的生產(chǎn)和管理成本較高,人工選矸方式的勞動強度大,生產(chǎn)效率較低,矸石的揀選率受工人素質(zhì)和管理水平等因素的影響,在原有于選作業(yè)設(shè)施的基礎(chǔ)上,設(shè)置煤與矸石在線自動分選系統(tǒng)則有利于進一步減輕工人的勞動強度、改善工人的工作環(huán)境、降低人力和管理成本,同時也可以提高于選質(zhì)量和減輕后續(xù)分選環(huán)節(jié)的負(fù)擔(dān)以及便于集中管理。對塊狀矸石的分選,設(shè)置煤與矸石自動分選系統(tǒng)有著非常重要的意義。本文首先對煤與矸石自動分選的方法進行了闡述,最終決定采用機器視覺的方法對煤和矸石進行識別,主要利用煤與矸石在表面的灰度差異對其進行識別；其次對機器視覺系統(tǒng)進行了簡要概述；然后對圖像處理的算法進行了闡述,最終確立了對煤和矸石圖像進行處理的算子,即先進行灰度變換,再進行高斯濾波、圖像增強、圖像分割、進行邊緣提取,再對邊緣內(nèi)的區(qū)域進行孔洞填充,最后提取邊緣內(nèi)部區(qū)域的灰度特征值,根據(jù)灰度均值和偏差對煤和矸石進行識別；最后對圖像采集系統(tǒng)、照明系統(tǒng)和執(zhí)行機構(gòu)進行了設(shè)計。
【關(guān)鍵詞】：選煤廠 機器視覺 圖像處理 硬件設(shè)計
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TD94
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 引言11-12
• 1 緒論12-16
• 1.1 課題的提出及意義12
• 1.2 煤與矸石在線自動分選的現(xiàn)狀及未來12-14
• 1.3 課題的目標(biāo)和主要內(nèi)容14-15
• 1.3.1 課題的目標(biāo)14-15
• 1.3.2 課題的主要內(nèi)容15
• 1.4 本章小結(jié)15-16
• 2 機器視覺系統(tǒng)概述16-21
• 2.1 機器視覺的產(chǎn)生和發(fā)展16
• 2.2 機器視覺系統(tǒng)的組成16-17
• 2.3 機器視覺特點17-18
• 2.4 機器視覺的應(yīng)用現(xiàn)狀18-20
• 2.5 本章小結(jié)20-21
• 3 機器視覺及圖像處理的常用算法21-37
• 3.1 圖像增強21-24
• 3.1.1 灰度值變換21-22
• 3.1.2 圖像的平滑22-24
• 3.2 圖像分割24
• 3.3 形態(tài)學(xué)24-26
• 3.3.1 二值形態(tài)學(xué)25
• 3.3.2 灰度圖像形態(tài)學(xué)25-26
• 3.4 邊緣提取26-36
• 3.4.1 Roberts算子27-28
• 3.4.2 Sobel算子28-29
• 3.4.3 Prewitt算子29-30
• 3.4.4 Kirsch算子30-32
• 3.4.5 Laplacian算子32
• 3.4.6 LoG算子32-33
• 3.4.7 Canny算子33-36
• 3.5 特征值提取36
• 3.6 本章小結(jié)36-37
• 4 手選作業(yè)煤與矸石自動分選系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計37-62
• 4.1 手選作業(yè)工藝的設(shè)置37-38
• 4.2 手選作業(yè)煤與矸石自動分選系統(tǒng)的工作原理38
• 4.3 排隊機構(gòu)的硬件設(shè)計38-39
• 4.4 圖像采集機構(gòu)的硬件設(shè)計39-49
• 4.4.1 照明系統(tǒng)的設(shè)計39-46
• 4.4.2 傳感器的選擇46
• 4.4.3 工業(yè)相機的選擇46-48
• 4.4.4 鏡頭的選擇48-49
• 4.4.5 圖像采集卡的選擇49
• 4.5 執(zhí)行機構(gòu)的硬件設(shè)計49-54
• 4.6 圖像處理系統(tǒng)的設(shè)計54-61
• 4.6.1 HALCON軟件簡介54-55
• 4.6.2 圖像處理軟件的設(shè)計55-61
• 4.7 本章小結(jié)61-62
• 5 結(jié)論62-63
• 參考文獻(xiàn)63-65
• 附錄A 相關(guān)程序65-70
• 致謝70-71
• 作者簡介及讀研期間主要科研成果71

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本文編號：937974