【摘 要】
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煤与矸石分选是煤矿生产的必要工序,现有的人工分选与机械分选,存在效率低,易造成资源浪费以及环境污染等问题。可见/近红外光谱及成像技术具有分析速度快、样品无需预处理、无污染等诸多优势。本文以山西西铭矿的煤和矸石为研究对象,采用可见/近红外光谱及成像技术,研究煤和矸石的快速无损检测方法,主要研究内容如下:（1）采用326-1098 nm范围的可见/近红外高光谱成像系统采集样本高光谱图像,黑白校正后,通
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煤与矸石分选是煤矿生产的必要工序,现有的人工分选与机械分选,存在效率低,易造成资源浪费以及环境污染等问题。可见/近红外光谱及成像技术具有分析速度快、样品无需预处理、无污染等诸多优势。本文以山西西铭矿的煤和矸石为研究对象,采用可见/近红外光谱及成像技术,研究煤和矸石的快速无损检测方法,主要研究内容如下:（1）采用326-1098 nm范围的可见/近红外高光谱成像系统采集样本高光谱图像,黑白校正后,通过波段运算以及图像处理去除高光谱数据的背景信息,并提取样本全表面的平均光谱。基于全波段光谱信息进行数据预处理及建模分析,结果表明,煤和矸石分类的最佳预处理方法为SG卷积平滑结合一阶导数（SG-1Der）,在去除光谱基线一次偏移的同时,可使光谱特征峰与特征谷更加明显;基于预处理后的全波段光谱信息,偏最小二乘判别分析（PLS-DA）,线性核支持向量机（Linear-SVM）,径向基支持向量机（RBF-SVM）,极限学习机（ELM）均取得较好的分类结果,其中LinearSVM结果最佳,对预测集中煤、矸石及总体的分类精度分别为92.59%,94.81%,94.23%。（2）分别采用竞争性自适应重加权法（CARS）,随机蛙跳算法（SFLA）,连续投影算法（SPA）三种方法对SG-1Der预处理后的光谱进行特征选择并建模分析,获取的特征变量数分别为26,25,8,虽然不同方法筛选出的特征波长不同,但均处于预处理后光谱曲线的特征峰或特征谷处,进一步证明了SG-1Der预处理方法的有效性;三种特征变量筛选方法均大幅度降低了数据维度以及模型判别时间,但对于PLS-DA,Linear-SVM,RBF-SVM三种模型,样本的识别准确率并没有明显提高,仅有ELM模型,相比全波长数据,基于不同的特征波长,模型的总体预测准确率分别提升至95.19%,96.15%,95.19%。以上结果表明特征光谱数据能有效代替全波段光谱信息并实现较好的判别效果。（3）基于SPA筛选的8个特征波段,进一步分析图谱融合模型的预测效果。通过灰度共生矩阵（GLCM）依次提取煤和矸石样本的特征波长图像在0°,45°,90°,135°方向下的能量、对比度、相关性、逆差矩和熵5种纹理特征,取四个方向纹理特征的均值或方差作为样本图像特征。基于图谱融合信息建立判别模型,结果显示:融合特征光谱信息与全局方差特征的模型比单一特征光谱模型的总体分类正确率提升了1.93%。同时对图像特征进行Spearman相关性分析以及主成分分析筛选图像纹理特征,最终基于8个特征光谱与其中五个通道图像的10个全局方差纹理特征的融合,ELM煤矸判别模型的总体识别精度可提升至98.08%。以上研究可为进一步研究煤和矸石的快速、无损识别奠定一定的理论基础。
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