基于视觉技术的煤块检测方法设计

为了解决选煤过程中效率低、污染性大和投入力度大等问题,并提高选煤的质量和效率,提出一种融入Roberts算法和阈值式的X射线煤块检测方法。首先,介绍了机器视觉、X射线、图像分割等煤块检测技术。基于以上技术,设计了煤块和矸石分选阈值的方法。然后,通过试验,测试了煤块和矸石的参数、峰值灰度级和厚度、煤块阈值和矸石阈值,以及不同厚度下系统对煤块的识别精度。最后,对比了传统识别系统所需设备与基于Roberts算子和X射线的识别系统所需设备的成本。试验结果表明,所提方法能够减少物体厚度对识别结果产生的负面影响,从而进一步提高识别精度;能够较好地识别和区分煤块和矸石,且性价比较高。该方法对于煤块检测的识别具有重要的参考价值,能在一定程度上推动图像识别领域和能源利用领域的技术发展。