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主办单位：煤炭科学研究总院有限公司、中国煤炭学会学术期刊工作委员会
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为解决手工选煤、湿法选煤中存在的效率低下、劳动强度大、水资源耗费、环境污染等诸多问题。研究了基于机器视觉的煤矸识别方法，在实验室中搭建了试验平台，开发了MFC软件应用平台，实现了煤矸实时识别；选取山西西山、内蒙古和陕西神木的煤和矸石作为样本，建立了样本图像库；取420张图像作为实验样本，提取样本的灰度均值、峰值灰度、能量、熵、对比度、逆差矩6个特征进行统计和分析；采用粒子群优化算法(PSO)对支持向量机(SVM)的进行优化，并对分类器进行训练和分类测试。对特征分析的结果表明，灰度特征比为纹理特征具有更好的区分度；PSO-SVM分类器测试中，以灰度、纹理、组合特征作为输入时，其识别准确率分别为95.83%、72.92%、93.75%，结果表明以灰度特征作为输入识别效果最好。
煤矸识别机器视觉特征提取支持向量机选煤
神州机械注册资金1亿元，形成了以干法选煤新工艺、新装备研发、选煤工程设计和咨询、选...
主办单位：煤炭科学研究总院有限公司 中国煤炭学会学术期刊工作委员会
煤炭工程 
2021年第02期 
