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一种煤矸石优化识别方法
引用本文:赵明辉.一种煤矸石优化识别方法[J].工矿自动化,2020,46(7).
作者姓名:赵明辉
作者单位:中煤科工集团上海有限公司,上海200030;同济大学电子与信息工程学院,上海 201804
基金项目:天地科技股份有限公司科技创新创业资金专项项目
摘    要:针对输送带磨损造成煤矸石图像目标检测不准确、影响煤矸石识别准确率等问题,提出了一种煤矸石优化识别方法。采集的图像经过裁切、去噪、灰度化等预处理后,利用训练好的CornerNet-Squeeze深度学习模型判断图像中是否存在待检测的煤或矸石,若存在则定位煤或矸石在图像中的位置,有效降低目标检测时输送带背景干扰;对定位区域进行灰度直方图分析,依据图像灰度直方图的三阶矩特征参数对煤矸石进行分类,判定是煤还是矸石,提高识别准确率。实验结果表明,该方法识别准确率为91.3%,单张图像识别时间为41ms,具有较高的识别准确率和较好的实时性。

关 键 词:煤矸石分选  煤矸石识别  图像识别  深度学习  三阶矩
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