[發(fā)明專利]一種基于圖像離散多小波變換的煤巖識別方法

有效

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• 申請日: 2012-10-31
• 公開（公告）號: CN102930253A
• 公開（公告）日: 2013-02-13
• 發(fā)明（設計）人: 孫繼平;賈倪
• 申請（專利權）人: 中國礦業(yè)大學（北京）
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發(fā)明涉及一種基于圖像離散多小波變換的煤巖識別方法，屬于圖像模式識別技術領域。

背景技術

在煤礦井下生產過程中，許多生產環(huán)節(jié)需要判別煤層與巖層的分界面，如滾筒采煤、掘進機采掘、放頂煤開采、原煤選矸等。煤巖分界面識別結果可以作為依據來調節(jié)采煤機滾筒搖臂的高度或控制掘進機截割頭的截割軌跡，對煤巖分界面的誤判導致采煤機滾筒截割巖石后，會引起一系列的問題：如大量巖石碎片混入原煤造成煤質下降；采煤機滾筒截齒磨損加劇，縮短壽命；截割頂板或地板巖層可能會產生摩擦火花，在高瓦斯環(huán)境中很容易引起瓦斯爆炸事故等。

目前煤礦生產時煤巖識別任務仍主要由人工完成，工人通過視覺和聽覺信息進行判斷。然而實際上工作面中能見度低且環(huán)境噪聲大，工人僅依靠自身感覺很難在滾筒切割巖石瞬間做出及時反應，誤判率較高。煤巖自動識別技術就是通過一定的技術手段實現煤層和巖層分界面的準確自動識別，無需人的干預。煤巖識別系統(tǒng)在具備可靠準確的識別性能的同時，還需要具有實時性。開發(fā)煤巖自動識別系統(tǒng)有利于保障工人安全、減少工作面作業(yè)人數、降低工人勞動量、改善作業(yè)環(huán)境，而且可以排除人的主觀判斷的缺陷提高煤巖識別結果的準確性。

世界各主要產煤國家都十分重視對煤巖識別技術領域的研究，形成了一些研究成果，如：自然γ射線探測法、雷達探測法、紅外探測法、有功功率監(jiān)測法、震動檢測法、聲音監(jiān)測法、粉塵檢測法等。目前理論較為成熟的技術有γ射線探測法和記憶截割法，但這些技術均存在一定的局限性。γ射線探測法利用頂板巖石中的γ射線在穿透煤層時的衰減特性來確定煤層的厚度，僅適用于頂板巖石含有放射性元素的條件，由于砂巖項板放射性元素含量較少，因而無法適用，在我國僅有20％左右的礦井可用。記憶截割法適用于煤層較為平整、地質條件好的礦井，而且必須通過采煤機司機的手動操作來調整工作參數，存在一定局限性。

目前的煤巖識別方法大多以傳感器獲取信息為基礎，利用多個傳感器同時監(jiān)測采煤機割煤時的各項參數，并對所獲取的數據進行實時的分析，如基于主成分分析的煤巖界面識別方法、基于遺傳神經網絡的煤巖界面識別方法、基于支持向量機的煤巖界面識別方法等。這些方法需要在現有設備上添加各類傳感器，導致實際系統(tǒng)的構建成本高；為了采集采煤機、掘進機等的震動信息，需要在采煤機搖臂上加裝相應的傳感器，此時傳感器線路易損壞，導致系統(tǒng)可靠性差；各種煤巖識別方法所需的原始數據各不相同，導致系統(tǒng)的靈活性較差。

發(fā)明內容

為了克服現有煤巖識別方法存在的不足，本發(fā)明提出一種基于圖像離散多小波變換的煤巖識別方法，具有實時識別、識別率高、可靠性及靈活性強的特點，為采煤區(qū)自動化生產提供必要的信息。

本發(fā)明所述的煤巖識別方法采用如下技術方案實現，包括樣本特征訓練階段和煤巖分類識別階段，具體步驟如下：

A.樣本特征訓練階段，根據待識別煤礦中煤和巖石種類，獲取相同成像條件下的一組煤樣本圖像集和巖石樣本圖像集，從中各抽取m個樣本圖像，并截取大小相同且不含背景的子圖，分別記為f₁，f₂，…，f_m和g₁，g₂，…，g_m；

B.對f₁，f₂，…，f_m和g₁，g₂，…，g_m做多小波變換處理，得到樣本的變換域數據；

C.計算所有基于上述圖像f₁，f₂，…，f_m和g₁，g₂，…，g_m變換域數據的多尺度紋理能量分布向量，進而得到煤和巖石圖像的平均多尺度紋理能量分布向量V_coal和V_rock，將V_coal和V_rock作為分類特征加入到樣本特征數據庫用于煤巖分類識別階段；

D.煤巖分類識別階段，在相同成像條件下，采集待識別的未知煤巖對象的彩色圖像，并截取與樣本特征訓練階段樣本大小相同且不含背景的子圖f_x；

E.對f_x做多小波變換，并計算其多尺度紋理能量分布向量V_x；