基于卷积神经网络的煤矸石图像识别研究

在分析煤矸石分拣环境特点及煤矸石视觉特点的基础上,提出改进的卷积神经网络煤矸石图像识别算法,并从损失函数、模型参数以及准确率3个方面进行分析研究。结果表明:改进后的卷积神经网络图像识别算法能有效地避免分选环境中的噪声影响;与传统的分选方法相比,具有更快的识别速度和更高的准确率,能更好地满足实际工程需要。

基于分形维数及细观孔隙结构特征的煤矸石识别研究

为进一步提升基于图像特征的煤矸石分选识别率,将分形维数的分析方法与图像处理和识别技术相结合,选取煤矸石图像的细观孔隙结构特征作为主要研究对象和识别特征。在运用图像处理技术对煤矸石图像进行处理后,最大化地凸显了煤矸石图像细观孔隙结构特征,通过对部分样本的孔隙结构进行初步特征测定和比对,运用分形几何理论对自然形态自相似性特征的描述能力,对煤矸石图像的细观孔隙结构进行分形维数计算,进一步凸显了煤矸石图像在细观孔隙结构特征上的差异,最后将灰度特征、纹理特征和细观孔隙结构特征结合进行识别分类,最终得到较高的识别率,这为结合分形维数的煤矸石识别技术的进一步研究和应用奠定了基础。