基于空間域數(shù)字圖像處理方法的煤巖分析.pdf

1、煤是一種有機巖石，利用研究巖石的方法來研究煤的學科稱為煤巖學，隨著煤化工技術的逐漸發(fā)展，煤巖學的理論和實踐在煉焦領域的應用日益廣泛和深入。常用的煤巖學指標主要有顯微組分的定量統(tǒng)計和鏡質體反射率的測定。將這兩項指標相結合，可以檢測來煤質量、準確地評價煤炭的煉焦特性以及預測焦炭的強度、優(yōu)化配煤方案，以便提高焦炭質量，經濟合理地利用煤炭。
　　 目前，用于煉焦的煤巖分析主要是由顯微鏡和分光光度計組成的顯微光度計來實現(xiàn)的。它可以滿足煉焦

2、配煤煤巖測試的各項指標需要，但也存在著以下問題：一方面，由于測試時煤巖組分的識別完全依賴人工，所以整個測試過程耗時長，準確度也不高；另一方面，由于它要求配有分光光度計、高壓穩(wěn)壓電源等一系列硬件設施，所以整個系統(tǒng)成本較高，只有極少數(shù)單位擁有這些設備，無法推廣使用。
　　 本文通過對煤的有機顯微組分亮度值測定結果分析得出：第一，對同一種煤而言，惰質組、鏡質組、殼質組組分的灰度值分布范圍依次遞減，對不同煤而言，隨著變質程度的提高，三者

3、灰度值趨向一致；第二，鏡質體反射率其實就是特定光下鏡質體的圖像亮度?；谶@個結論，本文提出了用數(shù)字圖像處理的方法來實現(xiàn)煤顯微組分的定量統(tǒng)計和鏡質體反射率的測定。同傳統(tǒng)的煤巖分析系統(tǒng)相比，這種基于數(shù)字圖像處理的煤巖分析系統(tǒng)將加快煤巖分析的速度，減少人為誤差，降低產品成本，為煤巖分析系統(tǒng)的推廣，為焦煤資源的合理利用奠定基礎。
　　 基于數(shù)字圖像處理的煤顯微組分的定量統(tǒng)計主要是通過對各組分的計數(shù)來實現(xiàn)的。為此，需先對獲得的原始圖像進行

4、一系列的預處理。圖像的消噪實驗表明，小波變換用于圖像消噪效果優(yōu)于均值濾波，與中值濾波去噪相比無明顯差別?？紤]到今后的嵌入化應用，本文選用中值濾波算法對圖像去噪。二值化處理時采用自動尋找最佳閾值法。該方法自動分析圖像的灰度直方圖，根據(jù)煤巖的三種主要組分確定最佳閾值，然后再根據(jù)需要確定的顯微組分進行二值化。邊緣檢測時，比較Robert算子、Prewitt算子、Sobel算子、Canny算子、LOG算子邊緣檢測效果后，選用邊緣增強效果較好的L

5、OG算子。經過這一系列處理后可以得到較為滿意的特定煤顯微組分二值圖像，通過對處理后的圖象進行計數(shù)，即可獲得特定顯微組分的統(tǒng)計。
　　 基于數(shù)字圖像處理的煤鏡質體反射率測定主要是通過對HIS顏色模型中I值灰度直方圖的分析來實現(xiàn)的。利用HIS模型具有能把亮度信息I從顏色中分離出來的特點，對圖像中特定顯微組分各點的亮度值進行分析，最后形成直方圖。該直方圖可較直觀的反映出煤鏡質體反射率的特征。
　　 鑒于以上分析，文章給出了基于