文献类型：期刊文章

作　　者：王中举[1] 毛馨凯[1] 孙江[2]

WANG Zhongju;MAO Xinkai;SUN Jiang(Inner Mongolia Pingzhuang Coal Industry(Group)Co.,Ltd.,Chifeng 024076,China;Coal Transportation Department,CHN Energy,Beijing 100011,China)

机构地区：[1]内蒙古平庄煤业(集团)有限责任公司,内蒙古赤峰024076 [2]国家能源集团煤炭运输部,北京100011

出　　处：《工矿自动化》

年　　份：2021

卷　　号：47

期　　号：S01

起止页码：122-125

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、EBSCO、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了促进煤矿智能化的发展,提高选煤厂煤矸分拣效率,降低工人劳动强度,对基于视频解析的智能煤矸分选技术进行了研究。针对选煤厂工作环境,将近红外光源作为工业摄像机取样的唯一光源,基于Matlanb软件对样本图像进行预处理,建立训练样本矩阵,并对不同的训练样本矩阵进行预测识别,结果表明煤岩识别率与训练样本集数量呈正相关关系,当训练样本集数量达到200张时,识别率最高可达97.8%,稳定在95%左右。根据煤矸识别技术的研究,设计研发了基于视频解析的智能煤矸分选系统,其煤矸识别率可达96.8%,分拣率达94.6%,有效提高了选煤厂煤矸分拣率。

关 键 词：煤矿智能化  选煤厂 煤矸分选  人工分选  人工识别  视频解析  深度学习  神经网络

分 类 号：TD948]