智能图像识别煤泥水分试验及数学模型探究

针对选煤厂在实际生产中缺乏高效的煤泥水分在线检测问题，通过智能图像识别技术进行了基于浮选精煤图像的水分检测试验，对图像特征与水分的关系进行了研究，并根据多元多项式回归分析法建立浮选精煤水分与特征值的数学模型，根据逐步回归算法得到最终的最优水分预测数学模型。结果表明：煤泥水分含量与煤泥表面的亮度呈正相关关系；水分与特征值之间在特定区间内存在较为明显的单调递增关系；以图像灰度特征值作为模型的输入变量，在绿色光源下煤泥图像的水分预测效果最好，模型均方根误差为0.12,决定系数为0.9998。这为浮选精煤水分在线检测提供了新思路，对实现浮选过程智能化具有重要意义。