基于钻孔返渣图像的煤岩界面识别方法研究

为满足未来煤矿井下钻孔机器人对智能化施工的要求,针对钻孔返渣中只有岩屑和煤渣,且二者颜色特征差异大的特点,利用返渣图像特征进行了煤岩识别技术研究。结果表明:研究的煤岩界面识别方法主要包括图像预处理、阈值分割和图像识别3个步骤;其中图像预处理先采用HSV颜色空间进行转换以提取明度分量,再采用高斯滤波进行图像去噪,最后采用拉普拉斯方法实现图像增强;将预处理图像采用固定单阈值分割方案进行图像分割,并以实验采集数据为例,利用最大类间方差法确定了采集样品图像的固定阈值为115;最后在图像分割的二值图像基础上,通过计算煤渣和岩屑在图像像素点总数中各自所占比例,进行煤岩标识,再通过分析场景中采集的大量样本数,设置不同煤层条件下煤、岩界限的阈值,从而实现了图像识别。