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综放开采地表变形规律监测分析

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当代化工研究 2019年第13期 36-37页

作者：王丽霞山西汾西正文煤业有限责任公司

根据2309综放工作面开采地表变形监测数据以及地质资料,对综放开采引起的地表变形规律进行分析,得出3号煤层在综放开采条件下的地表下沉移动参数,并分析了地表下沉特点及规律,为该矿后续保护煤柱留设以及“三下”开采提供一定借鉴。

关键词：综放开采地表表现测点岩层移动

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基于机器视觉的煤矸识别系统设计及试验研究

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煤炭工程 2021年第2期53卷 141-146页

作者：庞尚钟李博王学文王璐瑶高新宇宋旸丁恩发太原理工大学机械与运载工程学院山西太原030024 煤矿综采装备山西省重点实验室山西太原030024 山西焦煤汾西矿业正文煤业山西孝义032300 大同煤矿集团机电装备约翰芬雷洗选技术设备有限公司山西大同037300

为解决手工选煤、湿法选煤中存在的效率低下、劳动强度大、水资源耗费、环境污染等诸多问题。研究了基于机器视觉的煤矸识别方法,在实验室中搭建了试验平台,开发了MFC软件应用平台,实现了煤矸实时识别;选取山西西山、内蒙古和陕西神木... 详细信息

为解决手工选煤、湿法选煤中存在的效率低下、劳动强度大、水资源耗费、环境污染等诸多问题。研究了基于机器视觉的煤矸识别方法,在实验室中搭建了试验平台,开发了MFC软件应用平台,实现了煤矸实时识别;选取山西西山、内蒙古和陕西神木的煤和矸石作为样本,建立了样本图像库;取420张图像作为实验样本,提取样本的灰度均值、峰值灰度、能量、熵、对比度、逆差矩6个特征进行统计和分析;采用粒子群优化算法(PSO)对支持向量机(SVM)的进行优化,并对分类器进行训练和分类测试。对特征分析的结果表明,灰度特征比为纹理特征具有更好的区分度;PSO-SVM分类器测试中,以灰度、纹理、组合特征作为输入时,其识别准确率分别为95.83%、72.92%、93.75%,结果表明以灰度特征作为输入识别效果最好。

关键词：煤矸识别机器视觉特征提取支持向量机选煤

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