本文以实现矿山自动化、智能化开采为背景,研究基于主动红外技术实现煤岩界面准确识别的有效方法,为采煤机自动调高、沿煤岩轨迹截割开采提供重要的数值依据和技术支持。通过分析影响煤岩界面红外图像识别精度的各项参数,确定各因素的边界条件,采用正交试验方法开展煤岩界面的主动激励红外图像采集实验,并采用FCM图像分割算法对正交试验采集的各组煤岩红外图像进行图像处理,计算获取各分割结果的识别精度;采用极差分析和方差分析方法,确定各影响因素参数的最优组合,以及各影响因素对煤岩红外图像精度影响的显著性差异,最后采用全局优化遗传算法对正交试验确定的各影响因素的最优组合进行验证,得到的各项优化参数与正交试验结果基本一致,验证了正交试验结果的可信度。利用正交试验获取的各影响因素的最优参数组合,开展随机煤岩界面的识别实验,实验研究表明,在本文设定的参数范围内,即光照距离为0.8m,光照时间为30min,光照强度为500W,红外热像仪拍摄角度为30°,光源位置水平摆放时,煤岩界面识别精度介于97.69%~98.19%之间,识别结果精度高,能够为采煤机自动化开采提供准确的煤岩界面轨迹,具有非常好的实用价值和推广价值。该论文有图39幅,表14个,参考文献54篇。