煤岩识别技术可为采煤机自动调高提供依据的，是实现煤矿智能无人化开采的关键。现有煤岩识别技术包括图像识别、多传感器融合识别、过程信号监测识别、电磁波识别及超声波探测识别等，详细介绍了上述几种技术原理及应用现状：① 图像识别技术目前处于实验阶段，主要涉及大规模煤岩图像数据标注和复杂地质条件下的识别问题；② 过程信号监测识别技术可分析煤矿开采过程中的相关信号，识别潜在的煤岩界面信息，但需要解决信号噪声干扰和复杂煤岩界面识别问题；③ 电磁波识别技术和超声波探测识别技术已在实际煤岩界面探测中应用，但仍需要提高识别准确性和可靠性，尤其是对于复杂煤岩结构和界面情况；④ 多传感器融合识别技术需要解决数据融合和匹配的难题，确保不同传感器之间的精确校准和可靠性，并验证其在实际应用中的可行性和实用性。针对上述问题，指出煤岩识别技术发展方向：① 煤岩识别研究应着重提高算法的实时性和抗干扰能力，确保在特定条件下并兼有复杂环境干扰下也能准确识别煤岩，满足井下实际开采需求。② 加强矿用传感器的研究，以提高其抗干扰性能，同时采用先进的视觉相机和智能设备，与传感器相结合，提高煤岩识别的精度和效率。③ 多种煤岩识别技术的交叉融合使用，对于不同硬度的煤岩，可采用过程信号监测识别和多传感器融合技术；对于硬度接近的情况，可结合图像识别和电磁波识别技术，实现煤岩壁界面和煤层厚度的准确识别。

0引言
1图像识别技术
1.1传统图像处理技术
1.2基于深度学习的图像处理技术
1.3图像识别技术应用现状
2过程信号监测识别技术
2.1振动信号
2.2截力信号
2.3声发射信号
2.4温度信号
2.5电流信号
2.6过程信号监测识别技术应用现状
3电磁波识别技术
3.1雷达信号
3.2 γ射线信号
3.3红外光谱信号
3.4太赫兹光谱信号
3.5高光谱信号
3.6电磁波识别技术应用现状
4超声波探测识别技术
4.1 超声波信号
4.2超声波探测识别技术应用现状
5多传感器融合识别技术
5.1多传感器融合
5.2多传感器融合识别技术应用现状
6 煤岩识别技术发展方向
7 结语