基于主動激勵的紅外圖像煤巖界面識別
發(fā)布時間:2023-03-04 08:23
本文以實現(xiàn)礦山自動化、智能化開采為背景,研究基于主動紅外技術(shù)實現(xiàn)煤巖界面準確識別的有效方法,為采煤機自動調(diào)高、沿煤巖軌跡截割開采提供重要的數(shù)值依據(jù)和技術(shù)支持。通過分析影響煤巖界面紅外圖像識別精度的各項參數(shù),確定各因素的邊界條件,采用正交試驗方法開展煤巖界面的主動激勵紅外圖像采集實驗,并采用FCM圖像分割算法對正交試驗采集的各組煤巖紅外圖像進行圖像處理,計算獲取各分割結(jié)果的識別精度;采用極差分析和方差分析方法,確定各影響因素參數(shù)的最優(yōu)組合,以及各影響因素對煤巖紅外圖像精度影響的顯著性差異,最后采用全局優(yōu)化遺傳算法對正交試驗確定的各影響因素的最優(yōu)組合進行驗證,得到的各項優(yōu)化參數(shù)與正交試驗結(jié)果基本一致,驗證了正交試驗結(jié)果的可信度。利用正交試驗獲取的各影響因素的最優(yōu)參數(shù)組合,開展隨機煤巖界面的識別實驗,實驗研究表明,在本文設(shè)定的參數(shù)范圍內(nèi),即光照距離為0.8m,光照時間為30min,光照強度為500W,紅外熱像儀拍攝角度為30°,光源位置水平擺放時,煤巖界面識別精度介于97.69%98.19%之間,識別結(jié)果精度高,能夠為采煤機自動化開采提供準確的煤巖界面軌跡,具有非常好的...
【文章頁數(shù)】:74 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
致謝
摘要
abstract
變量注釋表
1 緒論
1.1 論文選題背景及意義
1.2 煤巖界面識別研究進展
1.3 主要研究內(nèi)容及技術(shù)路線
1.4 本章小結(jié)
2 煤巖主動紅外識別實驗系統(tǒng)
2.1 煤巖識別實驗臺搭建
2.2 煤巖試件澆筑
2.3 本章小結(jié)
3 煤巖主動紅外圖像提取與精度分析
3.1 正交試驗設(shè)計
3.2 紅外圖像測試正交試驗
3.3 煤巖紅外圖像界面提取
3.4 正交試驗識別精度結(jié)果分析
3.5 本章小結(jié)
4 基于煤巖主動紅外識別的全局優(yōu)化遺傳算法
4.1 最小二乘法和多項式擬合的基本原理
4.2 多因素評價函數(shù)模型的建立
4.3 煤巖識別的全局優(yōu)化算法求解
4.4 本章小結(jié)
5 隨機煤巖界面主動紅外識別圖像的實驗驗證
5.1 實驗測試與圖像分割
5.2 煤巖界面的實驗精度分析
5.3 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
6.1 結(jié)論
6.2 創(chuàng)新點
6.3 展望
參考文獻
作者簡歷
學位論文數(shù)據(jù)集
本文編號:3754045
【文章頁數(shù)】:74 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
致謝
摘要
abstract
變量注釋表
1 緒論
1.1 論文選題背景及意義
1.2 煤巖界面識別研究進展
1.3 主要研究內(nèi)容及技術(shù)路線
1.4 本章小結(jié)
2 煤巖主動紅外識別實驗系統(tǒng)
2.1 煤巖識別實驗臺搭建
2.2 煤巖試件澆筑
2.3 本章小結(jié)
3 煤巖主動紅外圖像提取與精度分析
3.1 正交試驗設(shè)計
3.2 紅外圖像測試正交試驗
3.3 煤巖紅外圖像界面提取
3.4 正交試驗識別精度結(jié)果分析
3.5 本章小結(jié)
4 基于煤巖主動紅外識別的全局優(yōu)化遺傳算法
4.1 最小二乘法和多項式擬合的基本原理
4.2 多因素評價函數(shù)模型的建立
4.3 煤巖識別的全局優(yōu)化算法求解
4.4 本章小結(jié)
5 隨機煤巖界面主動紅外識別圖像的實驗驗證
5.1 實驗測試與圖像分割
5.2 煤巖界面的實驗精度分析
5.3 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
6.1 結(jié)論
6.2 創(chuàng)新點
6.3 展望
參考文獻
作者簡歷
學位論文數(shù)據(jù)集
本文編號:3754045
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