煤炭工程

作者：沈宁,窦东阳,杨程,张勇

单位：1. 太西洗煤厂2. 中国矿业大学3. 中国矿业大学化工学院

关键词：机器视觉,煤矸石,图像识别,特征选择,

原煤入选前要进行预先排矸石操作，在多种工况下基于机器视觉对煤矸石进行识别。搭建图像采集装置采集煤块和块矸石图像，提取表面28个颜色和纹理特征参数，经过特征初步分析，将RGB空间特征作为冗余剔除。利用支持向量机作为分类器，并采用基于Relief算法权重的特征递归进一步筛选特征。将原煤表面状态分为外表面无煤泥且表面干燥、外表面无煤泥且表面湿润、外表面覆盖干煤泥、外表面覆盖湿煤泥4种类型。基于机器视觉对白芨沟矿的原煤进行识别试验，确定最优特征子集。在最优特征子集下进行多次随机取样识别试验，在4种不同工况下，5次随机实验的平均识别率大于等于94%，取得了满意的效果。

来源：2019年第1期

《煤炭工程》期刊编辑部

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