基于光散射原理测定粉尘浓度只能定时定点手动检测，实时性差，且只能检测出粉尘质量浓度，并不能给出粒径分布范围。目前基于图像分析得粉尘颗粒检测的研究主要是针对粉尘质量浓度或粒径分布进行单方面研究，并不能实现粉尘质量浓度和粒径分布范围的同时检测。针对上述问题，提出了一种基于图像分析的掘进面粉尘颗粒检测方法，探究图像特征与粉尘质量浓度、粒径分布间的关系。通过粉尘样本收集及图像采集装置，采集粉尘颗粒图像并获取采集图像时的粉尘质量浓度。编写粉尘样本的图像处理算法，提取图像的灰度特征、纹理特征、几何特征相关参数。对提取的图像特征与实测粉尘质量浓度进行相关性分析，选取相关性较大的图像特征作为参数建立回归数学模型。提取粉尘颗粒对象像素点个数，结合转换系数，基于几何当量等效面积径计算粉尘粒径大小及分布范围。实验结果表明：实测粉尘质量浓度与建立的图像特征多元非线性回归模型数学模型计算值间的平均相对误差为12.37%，标准实测粒径与几何当量等效面积径得到的粒径分布间的最大相对误差为8.63%，平均相对误差为6.37%，验证了基于图像特征的粉尘质量浓度回归数学模型和基于几何当量等效面积径分布数学模型的准确性。

0 引言
1 粉尘检测系统
1.1系统结构原理
1.2粉尘样本收集装置
1.3粉尘样本图像采集装置
1.4图像处理
2 粉尘图像的特征提取
2.1粉尘图像的灰度特征提取
2.2图像的纹理特征提取
2.3图像的几何特征提取
2.4图像获取时粉尘实际浓度
3 粉尘图像的浓度与图像特征的相关性分析
3.1基于皮尔逊（Pearson）相关系数的相关性分析
3.2粉尘质量浓度与相关参数多元回归模型的建立及求解
3.3 图像粉尘的粒径分布
4 实验验证
4.1实验平台搭建
4.2 粉尘浓度测试与验证
4.3粒径分布大小测试与验证
5 结论