《基于机器视觉的煤矸目标识别与定位方法研究》范文

《基于机器视觉的煤矸目标识别与定位方法研究》篇一
一、引言
随着人工智能技术的飞速发展，机器视觉在工业生产、医疗、农业等多个领域得到了广泛应用。

在煤炭开采行业中，煤矸石的识别与定位对于提高采煤效率、保障矿山安全以及环境保护具有十分重要的意义。

然而，传统的煤矸识别方法大多依赖人工或简单的机器设备，难以实现快速、准确的目标识别与定位。

因此，基于机器视觉的煤矸目标识别与定位方法研究显得尤为重要。

二、研究背景及意义
煤炭是我国的主要能源之一，采煤过程中产生的煤矸石是矿山生产过程中的一种常见废弃物。

煤矸石的准确识别与定位对于提高采煤效率、降低生产成本、保护环境具有重要意义。

传统的煤矸识别方法主要依赖于人工或简单的机器设备，这些方法往往存在识别速度慢、准确度低等问题。

因此，研究基于机器视觉的煤矸目标识别与定位方法，对于提高矿山生产效率、保障矿山安全以及推动煤炭行业的可持续发展具有重要意义。

三、研究内容与方法
本研究采用基于机器视觉的煤矸目标识别与定位方法，主要包含以下几个方面的内容：
1. 图像预处理：通过图像处理技术对采煤现场的图像进行预处理，包括去噪、增强、二值化等操作，以提高图像的清晰度和对比度，为后续的目标识别与定位提供良好的图像基础。

2. 目标检测：利用深度学习技术，构建适用于煤矸识别的卷积神经网络模型，通过大量样本数据的训练，实现煤矸的快速、准确检测。

3. 特征提取与分类：通过对检测到的煤矸目标进行特征提取，利用分类算法对煤矸进行分类，区分不同种类的煤矸石。

4. 目标定位：结合图像处理技术和定位算法，实现对煤矸石在图像中的精确定位，为后续的采煤作业提供指导。

四、实验与分析
本研究在某煤矿进行了实验，实验数据主要包括采煤现场的图像数据和煤矸石样本数据。

通过构建卷积神经网络模型，对煤矸石进行目标检测和分类。

实验结果表明，基于机器视觉的煤矸目标识别与定位方法具有较高的准确性和实时性。

具体分析如下：
1. 目标检测准确率：通过对大量样本数据的训练，卷积神经网络模型能够快速、准确地检测出煤矸石目标，检测准确率达到90%。