基于灰度阈值法的煤岩界面识别研究.pdf

第 3 9卷 第 5 期 2 O l 3年 5月 工矿 自 动化 I ndu s t r y a n d M i ne Au t oma t i o n Vol _ 3 9 NO ． 5 M a y 2 0 1 3 文章 编 号 1 6 7 1 2 5 1 X 2 0 1 3 0 5 0 0 5 2 0 3 DO I 1 0 ． 7 5 2 6 ／ j ． i s s n ． 1 6 7 1 2 5 1 X ． 2 0 1 3 ． 0 5 ． 0 1 5 黄韶杰． 基于灰度阈值法的煤岩界面识别研究E J ] ． 工矿 自动化 ， 2 0 1 3 ， 3 9 5 5 2 5 4 ． 基于灰度阂值法的煤岩界面识别研究 黄韶 杰 1 ． 中国矿业大学 J B 京机电与信息工程学院 ， 北京 1 0 0 0 8 3 ； 2 ． 北京 天地 玛珂 电液控 制系 统有 限公 司 ， 北京 1 0 0 0 1 3 摘 要 针 对煤岩界 面识 别存 在 准确 性低 的 问题 ， 以颜 色 区分度较 高的 某工作 面煤岩 图像 为例 ， 采 用边 缘 检测法和灰度 阈值法分别对该图像进行了煤岩分割处理， 结果表 明， 当煤岩颜色的灰度差别较为明显时， 基 于灰度 阈值 法的煤 岩界 面识别 方案具 有较 高的识 别 准确 性 。 关 键词 煤岩界 面识 别 ；数 字图像 处理 ；灰度 阈值 ；边缘检 测 中图分类 号 TD 6 7 文献标 志码 A 网络 出版 时间 2 0 1 3 0 4 2 8 0 9 1 6 网络 出版 地址 h t t p ／ ／ w ww． c n k i ． n e t ／ k c ms ／ d e t a i l ／ 3 2 ． 1 6 2 7 ． TP ． 2 0 1 3 0 4 2 8 ． 0 9 1 6 ． 0 1 5 ． h t ml Re s e a r c h o f c o a l r o c k i n t e r f a c e i de n t i f i c a t i o n b a s e d o n g r a y t hr e s h o l d me t h o d HUANG S h a o j i e ’ 。 1． Sc ho o l o f M e c h a ni c a l El e c t r o ni c a nd I nf or ma t i on Eng i ne e r i ng，Chi n a U n i v e r s i t y o f M i ni n g a n d Te c h n o l o g y Be i j i n g ，B e i j i n g 1 0 0 0 8 3 ， Ch i n a ；2． B e i j i n g Ti a n d i Ma r c o El e c t r o Hy d r a u l i c Co n t r o l S y s t e m C o． ，L t d ． ，Be i j i n g 1 0 0 0 1 3 ，Ch i n a Ab s t r a c t I n v i e w o f p r o b l e m o f l o w a c c u r a c y o f c o a l r o c k i n t e r f a c e i d e n t i f i c a t i o n，t h e p a p e r t o o k c o a l ～ r oc k i ma ge wi t h hi ghe r C O l O r d i s c r i mi n a t i o n o f a Co a l Fa c e a s a n e xa m p l e t o us e e dge de t e c t i on m e t h od a nd gr a y t hr e s h ol d me t hod t o ma ke c o a l r o c k s e g m e nt a t i o n p r oc e s s i ng f or t he i ma g e s e p a r a t e l y， a nd t h e pr o c e s s i n g r e s ul t s ho ws t ha t t he s c h e me of c oa l r o c k i n t e r f a c e i d e n t i f i c a t i o n ba s e d on g r a y t hr e s h ol d 收 稿 日期 2 0 1 3 0 卜2 4 。 作者简介 黄韶杰 1 9 8 4 一 ， 男 ， 河北邢台人 ， 博士研究生 ， 主要研究方 向为控制理论与控制工程 ， E ma i l h u a n g s h a o 1 6 3 ． t o m。 验的平均识别率作为本次交叉验证的识别率； ④ 重 复 步骤 ①一步 骤 ③ 1 0次 ， 计 算 1 0次 交 叉 验证 的 平 均 识别 率 。 实验得到平均识别率达到 9 3 ％， 表 明依据本文 方 法所 建立 的煤 岩分 类 器模 型性 能 稳定 ， 对 于焦 煤 和页岩具有较强的识别能力。 4结 语 在采煤工作面 ， 煤和顶底板岩 的纹理特征具有 稳定 性 和互 异性 ， 因此 ， 基 于机器视 觉 的煤岩界 面识 别方法是可行的， 且与传 统的煤岩界 面识别方法相 比具有非接触、 易于实施、 通用性强等特点， 其关键 技术是找出能够有效区分煤和岩的图像特征 。实验 结果表明， 基于机器视觉的煤岩界面识别系统的“ 灰 度共生 矩 阵 法 提 取 纹 理 特 征一 增 z 减 r法 优 选 特 征一线性 判别 函数法建立煤岩分类器模 型” 技术 方案 是可行 的 ， 且对 于焦煤 和页岩具有较强 的识别 能力 。 参 考 文 献 [ 1 ] 任芳 ， 杨兆建 ， 熊诗波． 国内外 煤岩界面识 别技术 研究 动态综述[ J ] ． 煤 ， 2 0 0 1 ， 1 0 4 5 4 5 5 ． [ 2 ] 梁义维． 采煤 机智能 调高控制 理论 与技 术[ D ] ． 太 原 太原理工大学 ， 2 0 0 5 ． E 3 ] 孙继平． 基于图像识别 的煤岩界 面识别 方法研 究[ J ] ． 煤炭科学技术 ， 2 0 1 1 ， 3 9 2 7 7 7 9 ． [ 4 ] 杨少荣 ， 吴迪靖 ， 段德山． 机器视觉算法 与应 用[ M] ． 北 京 清华大学出版社 ， 2 0 0 8 ． E 5 ] 杨 淑 莹． 模 式 识别 与 智能 计 算 Ma t 1 a b技术 实 现 [ M] ． 2版． 北京 电子工业 出版社 ， 2 0 1 1 ． 5 4 工矿 自动化 2 0 1 3年 第 3 9 卷 灰度 像 素 出现 的个数 ， 图中 的主要 灰 度分 布 在 0 ～ 1 0 0范 围 内 ， 有 2 个 较为 明显 的波 峰 假设 为 灰度 A 和 B ， 表明A 和 B这 2个灰度值为 图像中出现几 率最 高 的灰度 ； 在这 2个灰 度之 间有 明显 的波 谷 假 设 为 X ， 表示该 灰度在 图像 中出现 的几 率远远 低 于 A 和B。再对应图 1 ， 可知灰度值 A和灰度值 B分 别为煤的灰度或者岩石的灰度 ， 而灰度值 x可认 为 是煤 与 岩石 的灰度分 界点 。下 面采用最 大类 间方差 法找到灰度值 x。 图 3煤 岩 图 像 直 方 图处 理 结 果 阈值 的选 取采 用最 大类 间方 差法 。最 大类 间方 差法是按图像的灰度特性， 将图像分成背景和 目标 2 个 部分 。当背 景 和 目标 的差 别 较 大 时 ， 两 者 之 间 的方差 也较 大 ， 因此 ， 将 背景 和 目标 分离错 误 的概 率 就较低 。设 图 1为 C， 将 C分 为 2类 C 。 为 C 中岩 石的集合 ， C 为 c中煤 的集合； T 。 为最佳 阈值 。 将 图 1的灰度分 为 1 ～ 级 ， 其 中任意 灰度 i 的 像素为 ， C 。 的灰度范 围为 1 ～T o ， C 的灰度范 围 为 ～ 。则 所有像 素 总数为 N一∑， z 3 f ； 1 每种灰度值的概率为 P 一 n i 4 c 。 灰度概率为 P c 0 一∑P 一P c 0 C 。 灰度概 率为 P ∑ P 一卜 P c 。 i To 1 图像整体灰度的平均值为 5 6 ∑i n 。 。 一爷 7 则 C 。 灰度平均值为 寿一 C 。 灰度平均值为 ． ∑ i p ∑ ip _c l 蚤 寿一 一 一 黹E ip i -- E ip l 一 1 P T o ㈩ 1 一 c n 一c n ⋯ 由于 i Pc 。 i C O Pc i c 1 0 则 可得 煤和岩 石组别 的方差 为 。 T0 一P c o C o i P c c -- i 一 P c T 。 P T o ⋯ [ 1 ～ c ] ⋯ 由此即可得出最佳阈值 T 。 ， 再将该 阈值代人灰 度 阈值 法进 行处理 一 得 到的结果 如 图 4所示 ， 从 中可看 出 ， 煤岩 的分界 非 常 清晰 ， 也 便于处 理 。 3 结论 图 4 经灰度阈值法处理后 的煤岩图像 针对某工作面的煤岩 图像 ， 采用边缘检测法和 灰 度 阈值 法分 别对 该 图像 进 行 了煤 岩 识别 处 理 ， 得 出 以下 结论 1 当煤岩 颜 色 的 灰度 差 别 比较 明显 时 ， 可采 用灰度阈值 法对煤 岩界面进 行识别 ， 识别 准确度 较 高 。 2 该工作面应选用灰度 阈值法对煤岩界面进 行识 别 。 参 考 文 献 [ 1 ] 李春华 ， 刘 春生． 采煤机滚筒 自动调高 技术的分析[ J ] ． 工矿 自动化 ， 2 0 0 5 ， 3 1 4 4 8 5 1 ． [ 2 ] 方新秋 ， 何杰 ， 郭敏江 ， 等 ． 煤矿无人工作 面开采 技术研 究[ J ] ． 科技导报 ， 2 0 0 8 ， 2 6 9 5 8 6 3 ． [ 3 ] 梁义维． 采煤机 智能调 高控制 理论 与技术 [ D] ． 太 原 太原理工大学 ， 2 0 0 5 ． [ 4 ] 王瑶． 图像分割 中关键 技术 的研 究 [ D] ． 无锡 江 南大 学 ， 2 0 0 8 ．