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992.
993.
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%。 相似文献
994.
针对现有煤岩反射光谱有监督识别方法存在煤岩位置变化时识别效果差的问题,为研究基于反射光谱的煤岩自主适应性识别,提出了基于聚类距离改进型模糊C均值聚类(FCM)算法的典型煤岩反射光谱无监督感知方法。以兴隆庄煤矿气煤、泥岩、粉砂岩、泥质灰岩4种典型煤岩样品为研究对象,测定了每种试样多个背向反射角下的近红外波段的反射光谱曲线,分析了4种煤岩反射光谱最具差异性的特征波段,选取2150~2400 nm作为4种煤岩反射光谱差异性特征波段,在特征波段内,对气煤-泥岩、气煤-粉砂岩、气煤-泥质灰岩光谱组合进行煤岩反射光谱无监督识别研究。研究结果表明:4种试样表面的背向光谱反射率均呈现出随背向反射角增大而先增大后减小的整体趋势,背向反射角增大时,泥岩、粉砂岩和泥质灰岩的各吸收谷深度变化较小,只有微弱的减小,气煤的各吸收谷深度减小相对明显;采用改进型FCM(RFCM,CFCM)方法将光谱数据快速聚类,由最终聚类隶属度概率矩阵判定光谱数据类别,进而判定不同位置煤岩类别;相较于FCM,改进型FCM对各煤岩组合的识别率均大于90%,其中CFCM对各煤岩组合聚类识别迭代次数最少,总耗时均小于0.1 s,为优先选择方法,为反射光谱技术应用于煤岩界面不同位置煤岩的高效适应性判定提供了参考。 相似文献
995.
现有基于图像识别的煤矸石分拣方法实时性较差且整体分拣准确率不高,而基于密度的分拣方法适用于井下初选,成本较高。针对上述问题,设计实现了一种基于EAIDK的智能煤矸分拣系统。采用嵌入式人工智能开发平台EAIDK构建矸石识别和分拣控制硬件平台,在嵌入式深度学习框架Tengine下利用深度学习算法搭建卷积神经网络,建立端到端可训练图像检测模型,并利用智能摄像机获取的图像数据训练模型;通过手眼标定获得摄像机坐标系与机械臂坐标系之间的关系,控制机械臂进行矸石追踪和分拣。实验结果表明,该系统矸石识别准确率稳定保持在95%以上,机械臂跟踪时间小于30 ms,执行误差为1 mm左右,可以满足煤矸分拣工艺要求。 相似文献
996.
针对基于加权最小二乘(WLS)的三边定位算法在线性化过程中损失定位信息的问题,提出了一种改进的三边定位算法。该算法利用WLS算法粗略估计未知节点的坐标,并利用损失的定位信息构建定位模型,通过求解该定位模型实现精确定位。仿真结果表明,与基于WLS的三边定位算法相比,该算法有效提高了定位精度,且巷道长宽比越大,定位性能越好。 相似文献
997.
998.
针对选煤厂水泵闸板阀开度需人工调节而无法实现集中控制的问题,提出了一种选煤厂水泵闸板阀开度线激光辅助视觉监控方法。采用线激光作为辅助检测手段来增加目标检测特征、避免光线变化对目标检测的影响,并利用视频监控系统采集闸板阀图像;采用模板匹配法对图像中目标进行定位,利用自适应阈值法检测出投射到闸板上的线激光,再经过腐蚀、膨胀等形态学操作使闸板上的线激光相邻断开区域连接,同时采用高斯滤波方法去除图像噪声,得到图像中线激光位置及长度,从而检测出闸板阀开度;PLC集中控制系统通过对比闸板阀开度检测值与设定值,实现闸板阀开度的闭环控制。实验结果表明,该方法在不同背景亮度条件下,均可准确定位闸板阀,提高了闸板阀开度检测准确性。 相似文献
999.
1000.