基于圖像處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤與矸石分選系統(tǒng)的研究.pdf

1、煤與矸石的分選是原煤洗選的重要內(nèi)容。傳統(tǒng)的濕法選煤所用設(shè)備昂貴、復(fù)雜、能耗高、需要大量的水且對(duì)環(huán)境造成較嚴(yán)重污染。針對(duì)目前的煤與矸石分選方法存在的問題，本文提出了一種不需要水、能耗低、無污染的利用數(shù)字圖像處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在線識(shí)別并分選煤與矸石的方法。
　　本文設(shè)計(jì)了一個(gè)利用帶FIFO模塊的OV7670攝像頭對(duì)傳送帶上的原煤圖像進(jìn)行采集的圖像采集卡。通過C8051F340單片機(jī)的USB通信功能將采集到的圖像信息傳送到上位機(jī)，在上位

2、機(jī)中利用C#語言設(shè)計(jì)一個(gè)視頻顯示及單幅圖像采樣的人機(jī)交互界面，在這個(gè)界面中實(shí)現(xiàn)了上位機(jī)控制下位機(jī)對(duì)傳送帶上的原煤進(jìn)行圖像采集的功能。為了在上位機(jī)中完成對(duì)煤與矸石的識(shí)別，首要工作是對(duì)圖像中的目標(biāo)部分進(jìn)行提取分析。首先對(duì)樣本圖像進(jìn)行圖像分割，確定了利用邊緣檢測(cè)結(jié)合形態(tài)學(xué)操作的方法來分割提取目標(biāo)，然后分析并確定了提取分割后圖像的灰度均值和標(biāo)準(zhǔn)差，灰度共生矩陣特征中的能量、熵、慣性矩、自相關(guān)，Tamura紋理特征中的粗糙度、對(duì)比度、方向度共九個(gè)