文献类型：期刊文章

作　　者：田子建[1] 彭霞[2] 苏波[1,3]

机构地区：[1]中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京100083 [2]中煤科工集团常州自动化研究院,江苏常州213015 [3]河南理工大学电气工程与自动化学院,河南焦作454003

出　　处：《工矿自动化》

基　　金：国家自然科学基金资助重点项目(51134024);国家自然基金资助项目(U1261125);河南省高等学校控制工程重点学科开放课题(KG2011-07)

年　　份：2013

卷　　号：39

期　　号：5

起止页码：49-52

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、IC、INSPEC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对现有煤岩识别方法存在煤岩界面传感器结构复杂、可靠性差、普适性差等问题,提出了一种基于机器视觉的煤岩界面识别系统设计方案,给出了系统总体结构,分析了系统识别煤岩界面的工作原理,重点讨论了图像特征选取和分类器的设计。该系统根据灰度共生矩阵理论提取煤岩图像的22种纹理特征,采用增l减r法搜索出优选特征,最后运用线性函数判别法构建煤岩分类器模型。实验结果表明,该系统的煤岩分类器模型性能稳定,具有较强的识别能力。

关 键 词：煤岩界面识别 机器视觉 特征选取 灰度共生矩阵 煤岩分类器  

分 类 号：TD67]