發(fā)布時間：2020-07-24 18:30

【摘要】：國內的煤炭洗選加工行業(yè)目前處于較低的智能化水平,生產操作主要依賴于快灰快浮實驗提供原始數據,這種實驗測量煤質信息反饋周期長,結果不具有時效性。不能對煤炭的煤質進行實時監(jiān)測,嚴重限制了煤炭分選加工智能化的發(fā)展。課題組前期基于機器視覺對太西無煙煤煤質組成分析進行了一定的研究。在前期研究的基礎之上,本文以寧東動力煤為實驗煤樣,進一步改進了用于動力煤煤質分析的圖像分析算法。論文通過多項圖像技術對圖像進行預處理,包括直方圖均衡化增強圖像的對比度,對比了中值濾波與均值濾波的濾波效果,證明中值濾波對圖像去噪效果較好。使用改進之后的分水嶺算法對圖像中的煤粒區(qū)域進行分割提取。論文改進了煤的粒度組成分析方法,提高了計算速度。提取煤粒的5個形狀參數,對比各個參數對煤粒粒徑的表征正確率,選出最佳粒級表征參數。觀察煤粒的形狀特征,煤粒的形狀是不規(guī)則的球形形狀。根據球形與正方體的體積V-面積S對應公式,煤粒面積S通過圖像中煤粒區(qū)域的像素個數計算。選取40組V-S數據,通過多項式擬合確定煤粒的V-S模型。經過實驗證明該模型適用于煤粒的體積預測,且有效地提高了算法運行速度。優(yōu)化了密度組成分析方法,提高了細粒級密度估計的準確率。根據圖像的顏色和紋理特征,選取了42個特征參數,對特征數據進行歸一化處理,使用蟻群算法來對特征參數進行篩選,剔除其中線性相關的參數,降低特征維數。最后使用BP神經網絡對煤粒的密度級進行預測,對比課題組前期的研究,該方法有效地提高了小粒級煤粒(3-6mm)密度的預測準確率,預測效果較好。
【學位授予單位】：中國礦業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TQ533
【圖文】：

圖 1-1 技術路線圖Figure 1-1 Technical route章小結(Chapter Summary)章介紹了目前國內外選煤過程概況，總結分析了國內外基于圖像分析行業(yè)的現狀，提出在課題組前期對太西無煙煤的研究基礎之上對動力度分析進行研究，進一步完善改進圖像分析系統，介紹了主要的研究

圖 2-1 煤與矸石識別系統Figure 2-1 Coal and meteorite identification system2017年，胡倍倍[71]提出一種基于DSP的煤與煤矸石的識別方法，依據煤與煤矸石在顏色特征上的差異，以及在灰度分布上的差異，使用兩者的平均灰度作為特征值，來對煤矸石進行識別。其算法過程為先對圖像進行必要的預處理，利用OSTU方法對圖形進行二值化處理，分別計算出煤與矸石的平均灰度，其中選取一系列的煤炭樣品進行測試，分別找出煤與矸石最合適的均值閾值，用以判斷識別。最后在SEED-DEC6416開發(fā)板上面實現具體的算法。實驗結果表明，該算法能有效識別出來煤矸石。2.3 本章小結(Chapter Summary)本章詳細介紹了圖像分析技術在國內外礦物領域的應用情況，主要集中在礦物粒度組成的研究與礦物品位類別的研究。國外的研究起步較早，發(fā)展應用程度較高，設計實現了一大批圖像處理分析系統與設備。國內的圖像處理分析技術起步晚于國外，但是發(fā)展迅速。圖像處理分析技術是未來國內外選煤工業(yè)技術的發(fā)

原始圖像

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6 李l勆

本文編號：2769230