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。

0 引言
1 煤矸识别原理
1.1 深度学习
1.2 样本集的编制
1.3 样本图像预处理及特征提取
1.4 图像识别与参数调整
2 机械手臂构造
3 智能煤矸分拣系统设计
4 结语