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题名改进纹理模糊筛选下煤矸石X射线图像处理
被引量:1
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作者
申利飞
田子建
白林绪
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机构
中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院
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出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期1090-1097,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(No.52074305)资助。
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文摘
煤矿与矸石的自动分选是一种非接触、实时式的筛选过程,是煤矿生产的重要步骤,可以有效提高能源利用率并减少环境污染。但现有的煤块与煤矸石图像识别与分选技术大多采用Laplacian算子法,导致提取的图像纹理差异较小,识别效果不佳。本文以X射线图像技术为核心进行图像采集,对采集到的煤矿与矸石的图像进行滤波、二值化处理,降低图像噪点。在预处理后的图像中进行纹理提取,获取煤矿与矸石的纹理特征。利用Prewitt算子法计算目标图像的纹理度和灰度峰值,据此提出煤与矸石的识别值,确定煤石分离的灰度阈值,依据灰度阈值实现煤与矸石的分选。实验结果证明,本文所使用的Prewitt算子法提取出的煤与矸石的灰度差异更大,提高了实现煤与矸石的识别效果。
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关键词
煤矸石
纹理提取
X射线
图像识别
自动筛选
二值化
Prewitt算子法
像素灰度峰值
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Keywords
coal gangue
texture extraction
X-ray
image recognition
automatic screening
binarization
prewitt operator
pixel gray peak
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分类号
O434
[机械工程—光学工程]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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