煤炭工程

作者：刘航涛,吕振福,丁国峰,等

单位：1. 中国地质科学院郑州矿产综合利用研究所，河南 郑州 4500062. 国家非金属矿资源综合利用工程技术研究中心，河南 郑州 4500063. 中国矿业大学 化工学院，江苏 徐州 221116

关键词：尾煤灰分 , 颜色共生矩阵 , 特征融合 , 主成分分析 , 支持向量回归,

针对基于浮选尾煤图像的灰分检测特征提取种类单一、不全面等问题，提出了一种基于机器视觉多特征融合的尾煤灰分预测方法。在浮选现场获取工业尾煤图像数据集, 采用RGB（红、绿、蓝）颜色、灰度、灰度共生矩阵等常规特征和颜色共生矩阵特征对尾煤图像进行描述；通过相关性矩阵研究图像特征与尾煤灰分之间的关系；采用主成分分析法（PCA）降低原始特征维数，以不同主成分个数作为输入，尾煤灰分作为输出，构建支持向量回归（SVR）模型进行尾煤灰分预测。试验结果表明：多特征融合显著提高了尾煤灰分预测模型精度，更加全面地描述了尾煤特征，并且模型性能优于以单一类型特征作为输入的模型，此方法可为浮选智能化建设提供理论依据。

来源：2025年第2期

《煤炭工程》期刊编辑部

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