【摘 要】
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根据国家“十四五规划”,煤炭作为基础保障能源,其高效开采和清洁利用是国家清洁能源研究的主要方向。煤炭在开采过程中伴随着大量矸石的产出,矸石密度大且热量低,较高的矸石含量带来较高的运输成本和较低的燃烧效率,因此,智能煤矸分选是煤矿智能化建设的重要内容。本文以提升煤矸分选中煤矸识别的速度和精度为目标,搭建了基于双能X射线和激光雷达的煤矸识别系统,设计了煤矸双能X射线图像和激光点云的特征提取和快速识别算
【基金项目】
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企业委托项目:“煤矿智能高效干选系统和设备研发”；
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根据国家“十四五规划”,煤炭作为基础保障能源,其高效开采和清洁利用是国家清洁能源研究的主要方向。煤炭在开采过程中伴随着大量矸石的产出,矸石密度大且热量低,较高的矸石含量带来较高的运输成本和较低的燃烧效率,因此,智能煤矸分选是煤矿智能化建设的重要内容。本文以提升煤矸分选中煤矸识别的速度和精度为目标,搭建了基于双能X射线和激光雷达的煤矸识别系统,设计了煤矸双能X射线图像和激光点云的特征提取和快速识别算法,开发了煤矸识别软件并进行了实验验证,论文的主要工作及研究成果如下:（1）分析了双能X射线透射识别和激光扫描识别的原理,搭建了基于双能X射线和激光雷达的煤矸识别系统架构,设计了基于双能X射线和激光雷达的煤矸识别流程以及煤矸识别软件架构。（2）针对双能X射线图像特性,设计了局部熵和全局均差加权的Otsu分割算法,仿真分析了算法在分割准确度和速度上的改进效率,并使用形态学处理和优化遍历策略提升煤矸的分割质量和分割速度;在激光点云处理中,利用直通滤波和体素栅格降采样简化点云,设计了基于双能X射线和激光雷达空间坐标映射的点云分割方法,实现了煤矸图像和点云的多维特征提取。（3）设计了基于麻雀搜索算法（SSA）的轻量梯度提升机（LightGBM）参数优化策略,针对SSA跳出局部最优能力的不足,引入了多策略改进的ISSA优化LightGBM,并对煤矸的特征训练集进行训练,经对比分析,验证了ISSALightGBM模型的优越性,同时基于LightGBM训练增益的特征选择方法,对特征进行剔除测试,确定了最优特征组合。（4）搭建了双能X射线和激光雷达结合的煤矸识别实验平台,开发了基于CUDA并行计算的煤矸识别软件,设计了虚拟衍生数据和实时采集数据结合的实验方案。实验表明,在运行带速4m/s的实验条件下,本文设计的煤矸识别系统识别率达到99%,满足设计要求,验证了基于双能X射线和激光雷达的煤矸识别系统的有效性和可行性。该论文有图52幅,表18个,参考文献106篇。
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