【摘 要】
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煤矸石在颜色和形态上和煤炭相似,热值较低,在燃烧过程中容易产生有害气体污染环境,因此将矸石从煤炭中拣选出来是采煤工业中必不可少的一环。传统的煤矸石拣选方法不仅需要消耗大量财力物力,而且煤矸石的识别准确率较低。目前深度学习已经在多个领域取得了不错的成果,并逐渐被应用于煤矸石图像识别中。采用深度学习算法对图像进行识别主要依赖于大量的图像数据集,通过模型训练,自动提取煤矸石图像特征,对图像进行分类。因此
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煤矸石在颜色和形态上和煤炭相似,热值较低,在燃烧过程中容易产生有害气体污染环境,因此将矸石从煤炭中拣选出来是采煤工业中必不可少的一环。传统的煤矸石拣选方法不仅需要消耗大量财力物力,而且煤矸石的识别准确率较低。目前深度学习已经在多个领域取得了不错的成果,并逐渐被应用于煤矸石图像识别中。采用深度学习算法对图像进行识别主要依赖于大量的图像数据集,通过模型训练,自动提取煤矸石图像特征,对图像进行分类。因此煤矸石图像的成像质量将直接影响煤矸石识别的准确率,然而煤矸石图像质量容易受到光照、粉尘、拍摄设备等因素的影响,且照相设备与煤矸石存在相对运动,因而不可避免的会造成图像模糊问题,因此如何提高煤矸石图像数据集的质量,并增加煤矸石图像数据集的特征信息是本文的主要研究内容。本文的主要工作如下:对煤矸石图像数据进行研究,采集了多组煤矸石可见光图像数据集,煤矸石热成像图像数据集,对热成像图像和可见光图像的特性和缺点进行分析,提出一种融合数据集,将煤矸石可见光图像和煤矸石热成像图像相结合,增加煤矸石图像的识别特征和有用的图像信息,以进一步提升煤矸石图像数据集在识别过程中抵抗环境干扰的能力。并针对煤矸石图像采集过程中的图像模糊问题,提出了一种基于Pix2Pix生成模型的图像去模糊方法,在噪声未知,物体运动速度未知的情况下,通过对大量数据的训练学习,得到模糊退化模型的有效信息,对模糊图像进行还原,实验结果表明采用于Pix2Pix对抗生成模型对煤矸石模糊图像进行还原,虽然无法对图像做到完全复原,但是煤矸石的边缘轮廓,基本纹理结构得到了有效的还原。本文采用经典的AlexNet卷积神经网络构建煤矸石图像识别模型,在不同环境下对不同的煤矸石图像数据进行识别研究,并根据模型训练后得到的训练总损失、识别准确率结果对不同的煤矸石图像数据进行比较分析,实验结果表明光照度的强弱和温度的变化对煤矸石识别准确率存在明显的影响。最后在一般环境下采用可见光图像、热成像图像以及融合图像训练煤矸石识别模型,实验结果表明采用融合图像进行煤矸石识别,可以有效提高煤矸石的识别准确率。图[39]表[12]参[75]
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