基于机器视觉的煤岩界面识别研究

被引：22

作者：

田子建 ^{[1
]}

彭霞 ^{[2
]}

苏波 ^{[1
,3
]}

机构：

[1] 中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院

[2] 中煤科工集团常州自动化研究院

[3] 河南理工大学电气工程与自动化学院

来源：

工矿自动化 | 2013年 / 39卷 / 05期

关键词：

煤岩界面识别; 机器视觉; 特征选取; 灰度共生矩阵; 煤岩分类器;

D O I：

暂无

中图分类号：

TD67 [矿山生产自动化技术];

学科分类号：

0819 ;

摘要：

针对现有煤岩识别方法存在煤岩界面传感器结构复杂、可靠性差、普适性差等问题,提出了一种基于机器视觉的煤岩界面识别系统设计方案,给出了系统总体结构,分析了系统识别煤岩界面的工作原理,重点讨论了图像特征选取和分类器的设计。该系统根据灰度共生矩阵理论提取煤岩图像的22种纹理特征,采用增l减r法搜索出优选特征,最后运用线性函数判别法构建煤岩分类器模型。实验结果表明,该系统的煤岩分类器模型性能稳定,具有较强的识别能力。

引用

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