1、针对传统ORB特征检测方法中的BRIEF描述符检测速度慢、重复率低问题，采用BEBLID描述符对ORB特征检测方法进行改进，较传统ORB方法重复率提高了16.7%，实现了对煤矸石图像特征点快速检测，提高了图像特征检测的重复率。
2、融合PROSAC算法改进了FLANN匹配方法，解决了传统FLANN匹配方法精确率低问题，较传统FLANN方法精确率提高了10.4%，实现了对煤矸石的识别图像与分拣图像高效匹配，提高了图像匹配的精确率。
3、在不同带速、尺度、旋转角度条件下，五种匹配方法进行匹配实验对比，结果表明：在不同条件下，本文方法的匹配率为98.2%，匹配时间为141ms，实现了煤矸石识别图像与分拣图像的高效匹配。
改进的ORB-FLANN煤矸石图像高效匹配方法
1. 西安科技大学 机械工程学院
2. 陕西省矿山机电装备智能检测与控制重点实验室
针对煤矸石分拣机器人分拣煤矸石时，带式输送机输送带打滑、跑偏以及带速波动造成的目标煤矸石位姿变化，从而导致抓取失败或空抓漏抓等问题，提出了一种改进的ORB-FLANN (Oriented FAST and Rotated BRIEF-Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)煤矸石识别图像与分拣图像高效匹配方法。提出改进ORB的特征点检测方法对煤矸石识别图像与分拣图像进行特征点检测，实现快速检测图像特征点；提出改进FLANN匹配算法对图像特征点进行匹配，实现煤矸石识别图像与分拣图像高效匹配。针对传统ORB方法对煤矸石图像特征检测时间长、重复率低问题，提出了改进ORB特征检测方法，提高了图像特征点检测速度和重复率；针对传统FLANN匹配方法对煤矸石图像匹配精确率低问题，提出了融合PROSAC算法的改进FLANN匹配方法，剔除错误特征匹配点对，提高了图像匹配的精确率。在自主研发的双机械臂桁架式煤矸石分拣机器人试验平台上应用文中方法、SURF特征匹配方法、HU不变矩匹配方法、SIFT特征匹配方法和ORB特征匹配方法分别进行了不同带速、尺度、旋转角度条件下的煤矸石匹配试验，结果表明：本方法的匹配率为98.2%，匹配时间为141 ms，具有匹配率高、实时性好以及鲁棒性强等特点，能够满足煤矸石识别图像与分拣图像高效精准匹配的要求。
二级教授
博士生导师
马宏伟，男，1957年10月12日生，工学博士，二级教授，博士生导师。现任陕西省矿山机电装备智能检测与控制重点实验室主任、陕西省煤矿机电工程技术研究中心副主任，矿山机器人及人工智能研究所所长。曾任西安科技大学副校长、研究生院院长、研究院院长、机械电子工程学科带头人等，兼任中国工程机械学会矿山机械分会副理事长、中国煤炭学会机电一体化委员会副主任、中国煤炭工业机电专家委员会委员、陕西省研究生教育学会副会长等。先后主持以国家自然科学基金为代表的国家级、省部级科研项目10余项，主持企业委托项目数十项；获得以陕西省科技进步一等奖为代表的省部级奖20余项，授权国家专利100余项，在国内外学术期刊上发表学术论文200余篇，其中被SCI、EI等收录100余篇，曾被评为“陕西省研究生培养先进工作者”“陕西省优秀教育工作者”。
煤矿智能化关键技术、煤矿机器人技术、煤矿机电装备智能检测与控制等
提出了煤矿智能机器人、煤矿人机协同智能系统、数字煤层构建及智能开采、智能掘进、煤矿机电设备远程智能控制、煤矿设备全生命周期智能维护与健康管理等关键技术和理论方法，形成了“采煤就是采数据”“掘进就是掘模型”“拣矸就是拣图像”“矸石不升井，拣矸不用人”等煤矿智能化思想体系，研发了以智能化掘进系统和智能化综采系统为代表的煤矿智能检测与控制系统，破解了多项煤矿智能化技术及装备难题，创造了巨大的经济效益和社会效益。
马宏伟，周文剑，王 鹏，等. 改进的ORB-FLANN煤矸石图像高效匹配方法[J]. 煤炭科学技术，2024，52（1）：288−296.
MA Hongwei，ZHOU Wenjian，WANG Peng，et al. Improved ORB-FLANN efficient matching method for coal gangue image[J]. Coal Science and Technology，2024，52（1）：288−296.
