【摘 要】
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煤壁片帮是综采工作面常见的危害之一,它的发生会导致液压支架泄漏以及支架结构件损坏,片帮量过大会导致工作面刮板输送机负载突变,损坏驱动电机,威胁采区电网稳定性,影响整
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煤壁片帮是综采工作面常见的危害之一,它的发生会导致液压支架泄漏以及支架结构件损坏,片帮量过大会导致工作面刮板输送机负载突变,损坏驱动电机,威胁采区电网稳定性,影响整个综采工作面的生产安全。本文以识别煤壁片帮为目标,研究了基于机器视觉的综采工作面煤壁片帮识别关键技术,提出了综采工作面监控图像增强方法与煤壁片帮特征分析方法,实现了煤壁片帮危害程度评估。主要工作及研究内容如下:(1)针对综采工作面煤壁片帮监控图像质量差的问题,提出了基于双边滤波和单尺度Retinex的混合图像增强算法。实验结果表明:混合图像增强算法对综采工作面监控图像的增强效果在主观效果、对比度与信息熵方面较同态滤波、直方图均衡等常规方法更优,更适用于综采工作面监控图像增强。(2)建立了煤壁片帮特征分析体系,选取了片帮时间、片帮面积、片帮区域高度和片帮中心高度4个煤壁片帮特征指标,给出了煤壁片帮特征分析方法,实现了基于背景差分法的煤壁片帮特征分析。仿真结果表明:分析所得特征的误差较小,可为下一步煤壁片帮危害程度评估提供依据。(3)确定了安全、轻微、中等和严重四个煤壁片帮危害程度,研究了基于支持向量机(SVM)的煤壁片帮危害程度评估方法,并与BP神经网络、人工免疫算法进行对比。仿真结果表明:在煤壁片帮样本较少的情况下,SVM评估正确率高于BP神经网络、人工免疫算法。(4)搭建煤壁片帮识别模拟实验平台,对混合图像增强算法、煤壁片帮特征分析方法和煤壁片帮危害程度评估方法进行了验证,结果表明:在不同光照、雾化、灰尘环境下,混合图像增强算法可改善煤壁片帮图像质量,降低煤壁片帮特征平均误差,提升煤壁片帮危害程度评估正确率13.3%,算法耗时稍有增加。
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