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基于高光谱特征吸收峰的煤岩识别方法

光谱学与光谱分析 2021年第6期41卷 1942-1948页

作者：韦任徐良骥孟雪莹吴剑飞张坤安徽理工大学空间信息与测绘工程学院安徽淮南232001 深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室安徽淮南232001

煤炭是我国重要的自然资源,在工业和国民经济发展上起到重要的作用。在井下开采过程中,传统的人工识别煤岩界面采煤机切割煤岩效率较为低下,识别准确度较差,存在较多不确定因素。“无人化”逐渐成为未来井下开采的技术发展趋势。实现无... 详细信息

煤炭是我国重要的自然资源,在工业和国民经济发展上起到重要的作用。在井下开采过程中,传统的人工识别煤岩界面采煤机切割煤岩效率较为低下,识别准确度较差,存在较多不确定因素。“无人化”逐渐成为未来井下开采的技术发展趋势。实现无人开采首先需要准确高效的确定煤岩界面,煤岩识别的算法将成为无人化设备的“大脑”。高光谱是近年来发展迅速的一种新兴的技术,在物质识别、分类中具有广泛的应用之处。以高光谱作为煤岩识别的技术手段,采集煤岩高光谱数据,通过对高光谱特征波段的提取来设计算法实现煤岩的识别。煤岩识别是基于煤岩组分的不同,建立在对煤岩的物质构成属性特征上的。煤与岩石元素组分中Al元素的存在形式不同,煤样中的Al元素的存在形式为Al_(2)O_(3),而岩样中Al元素的存在形式为Al(OH)_(3)。Al—OH的晶格的振动使得其在2130~2250 nm波段产生强吸收峰,Al_(2)O_(3)在此波段间不具有强吸收峰,因此以2130~2250 nm作为光谱波段设计算法。以淮南地区矿区为研究区,在多个矿区进行采样,获取焦煤、气煤、瘦煤等煤样23组;获取底板泥岩、砂岩、页岩等岩样25组。对样品进行研磨处理后使用美国ASD公司生产的FieldSpec4光谱仪,采集煤与岩石样本350~2500 nm间的反射光谱,通过预处理之后使用连续统去除法、一阶微分法、二阶微分法和SCA-SID模型法对煤岩特征波段2130~2250 nm进行特征提取,将提取到的特征向量用随机森林和SVM算法进行训练并将模型应用在测试集上进行分类。最终,测试集上的表现良好,整体识别率较高,一阶微分和连续统去除法的识别为83.3%,Kappa系数分别为0.66和0.68。二阶微分法和SCA-SID模型法的识别率都在90%以上,Kappa系数均为0.83。从模型的时间复杂度和空间复杂上来说,二阶微分法较SCA-SID模型法更具有高效性和可靠性。这些识别的方法为实际工程中井下自动化煤岩识别技术提供了应用参考。

关键词：煤岩识别特征向量强吸收峰混淆矩阵

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基于图像和激光点云融合的智能采面煤岩识别

振动．测试与诊断 2023年第2期43卷 254-262,407页

作者：司垒王忠宾李嘉豪魏东梁斌肖俊鹏中国矿业大学机电工程学院徐州221116 中国矿业大学徐海学院徐州221008 内蒙古扎鲁特旗扎哈淖尔煤业有限公司通辽029100

为了提高采煤工作面的智能化水平,提出了基于图像和激光点云融合的煤岩识别方法。首先,利用三维重建构建了蕴含煤岩颜色信息及截割纹理特征的图像点云;其次,提出了基于改进迭代最近点(iterative closest point,简称ICP)算法的煤岩点云... 详细信息

为了提高采煤工作面的智能化水平,提出了基于图像和激光点云融合的煤岩识别方法。首先,利用三维重建构建了蕴含煤岩颜色信息及截割纹理特征的图像点云;其次,提出了基于改进迭代最近点(iterative closest point,简称ICP)算法的煤岩点云配准方法,提高了点对间的搜索速度和配准精度;然后,设计了基于改进区域生长算法的煤岩识别方法,通过仿真分析验证了改进措施的有效性;最后,搭建了采煤机煤岩截割实验系统,并对相关改进算法进行了实验对比分析。结果表明,所提方法的点云数据分割效果最好,煤岩识别准确率达92.95%。在煤矿井下采煤工作面进行了现场测试,进一步证明了所提煤岩识别方法的可行性和实用性。

关键词：煤岩识别图像点云激光点云点云配准点云分割

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煤矿智能化开采煤岩识别技术综述

煤炭科学技术 2022年第2期50卷 1-26页

作者：张强张润鑫刘峻铭王聪张赫哲田莹山东科技大学机械电子工程学院山东青岛266590

加快煤炭产业链的智能化发展是当前环境下保证煤炭稳定供给的重心,而煤岩识别是实现煤矿智能化建设,提高煤层探测、智能开采、快速分选精度和效率的关键技术,因此,开展了煤岩高效识别技术方法的综述研究。首先根据使用工况不同,将煤岩... 详细信息

加快煤炭产业链的智能化发展是当前环境下保证煤炭稳定供给的重心,而煤岩识别是实现煤矿智能化建设,提高煤层探测、智能开采、快速分选精度和效率的关键技术,因此,开展了煤岩高效识别技术方法的综述研究。首先根据使用工况不同,将煤岩识别统筹为接触式识别与非接触式识别,根据技术类别将现有识别技术归类为过程信号监测、红外热成像、图像特征、反射光谱、超声波探测、电磁波探测,从识别机理和技术原理方面进行了详细的介绍,并列举了典型特征下的煤岩差异。其次综合阐述了各种识别技术的研究现状,总结出工程实际中的煤岩识别技术应用现状;从理论技术研究、工况环境影响、煤岩特征3方面建立了不同识别技术的局限度评价表,超声波、电磁波探测技术局限度最低,红外成像识别技术局限度最高,其中工况环境对红外成像识别局限最明显,煤岩特征对反射光谱识别和过程信号监测识别局限最明显。基于上述局限度,对未来煤岩识别的研究重点提出4点建议:煤岩特征信息的深层挖掘,复杂多变环境的影响机理研究,物理属性相近的煤岩识别新方法,综合地质条件的煤岩识别方法适用性研究,为我国煤岩识别技术发展、煤矿智能化建设提供理论指导。

关键词：煤岩识别信号监测红外成像图像特征反射光谱电磁波超声波

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基于改进U-net网络模型的综采工作面煤岩识别方法

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煤炭学报 2021年第S1期46卷 578-589页

作者：司垒王忠宾熊祥祥谭超中国矿业大学机电工程学院江苏徐州221116 江苏省综采综掘智能化装备工程技术研究中心江苏徐州221116 湖南省鹰眼科技在线电子有限公司湖南长沙410005

煤岩识别是实现工作面智能化开采的核心技术,也是煤炭开采领域的技术难题。针对当前综采工作面煤岩识别精度低的问题,提出了一种基于改进U-net网络模型的煤岩图像识别方法。该方法通过使用深度分离卷积代替传统卷积减少了网络模型的参数... 详细信息

煤岩识别是实现工作面智能化开采的核心技术,也是煤炭开采领域的技术难题。针对当前综采工作面煤岩识别精度低的问题,提出了一种基于改进U-net网络模型的煤岩图像识别方法。该方法通过使用深度分离卷积代替传统卷积减少了网络模型的参数,提高了语义分割的效率;添加Res2net模块来提高编码器提取特征的能力,同时加入条件随机场对分割图像进行后处理,提高了网络模型在分割煤岩图像交界区域的精确性。为了获取更加丰富的煤岩分布图像,研制了不同特性的煤岩试样,搭建了采煤机煤岩截割试验台。通过煤岩截割试验获取了煤岩分布图像数据,并对其进行切分、缩放、旋转、裁剪、加噪声等操作,生成了包含8000个样本的煤岩图像语义分割数据集,采用自适应学习算法对模型进行训练,给出了模型训练过程中准确率和损失函数的变化规律。选取像素准确度和交并比对语义分割结果进行评估,结果表明,改进U-net网络模型的像素准确度和交并比的平均值分别为95.81%和91.13%,所占内存为35 M,测试用时为36.45 ms/张,与其他网络模型相比,该方法在煤岩图像分割中具有明显的优越性。在井下现场试验中,通过构建综采工作面煤岩图像语义分割数据集对改进U-net网络模型进行训练和测试,最后实现了综采工作面的煤岩识别,验证了该方法的可行性和实用性。

关键词：煤岩识别语义分割深度学习 U-net网络模型

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局部约束的自学习煤岩识别方法

煤炭学报 2018年第9期43卷 2639-2646页

作者：伍云霞孟祥龙中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院北京100083

针对训练样本不足情况下的煤岩图像识别问题,提出了一种局部约束的自学习(LCSL)煤岩识别方法。该方法首先从辅助数据中通过局部约束的字典优化模型获取高层结构特征,这些辅助数据是无标签的非煤岩自然图像,与煤岩图像的特征分布不同,且... 详细信息

针对训练样本不足情况下的煤岩图像识别问题,提出了一种局部约束的自学习(LCSL)煤岩识别方法。该方法首先从辅助数据中通过局部约束的字典优化模型获取高层结构特征,这些辅助数据是无标签的非煤岩自然图像,与煤岩图像的特征分布不同,且更容易获取;然后利用学习的高层结构特征结合局部约束线性编码提取煤岩图像特征;最后利用SVM算法对煤岩图像进行分类识别。实验表明:通过该方法得到的特征能够有效地表征煤岩图像,具有很强的鉴别性和鲁棒性,达到了很好地识别效果,相比于原有煤岩识别方法平均识别率提高了1%～3%。

关键词：煤岩识别特征表达自学习局部约束

基于Curvelet变换和压缩感知的煤岩识别方法

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煤炭学报 2017年第5期42卷 1331-1338页

作者：伍云霞张宏中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院北京100083

针对小波难以表达煤岩图像的边缘曲线特征,影响识别精度的问题,提出一种基于曲波变换的方法,对煤岩图像边缘进行稀疏表示。该方法通过曲波变换对煤岩图像进行曲波分解,得到各尺度层曲波系数,保留图像变换后的Coarse层低频系数,基于压缩... 详细信息

针对小波难以表达煤岩图像的边缘曲线特征,影响识别精度的问题,提出一种基于曲波变换的方法,对煤岩图像边缘进行稀疏表示。该方法通过曲波变换对煤岩图像进行曲波分解,得到各尺度层曲波系数,保留图像变换后的Coarse层低频系数,基于压缩感知理论,利用随机高斯矩阵对高频系数进行测量,实现高维系数降维,Coarse层低频系数与降维后的高频系数通过级联构成煤岩图像特征向量,最后结合支持向量机对煤岩图像进行分类识别。实验表明:通过曲波分解提取的特征能够有效地表达煤岩图像边缘的曲线特征,所提出方法煤岩的分类准确率达93.75%,比Haar小波方法提高了4.37%,所用降维方法比线性降维方法提取的特征向量更加有利于煤岩图像的分类识别。

关键词：曲波变换煤岩识别特征提取压缩感知支持向量机

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基于高斯混合聚类的煤岩识别技术研究

煤炭学报 2015年第S2期40卷 576-582页

作者：黄韶杰刘建功中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院北京100083 北京天地玛珂电液控制系统有限公司北京100013

根据煤矿工作面煤与岩石的性状不同,基于聚类分析的基本原理、应用高斯混合模型、借助数字图像处理技术,对工作面的煤岩界面图像进行了分析和研究,提出了一种基于高斯混合聚类算法的煤岩识别技术。应用过程为通过布置工作面采集装置、... 详细信息

根据煤矿工作面煤与岩石的性状不同,基于聚类分析的基本原理、应用高斯混合模型、借助数字图像处理技术,对工作面的煤岩界面图像进行了分析和研究,提出了一种基于高斯混合聚类算法的煤岩识别技术。应用过程为通过布置工作面采集装置、采集工作面煤岩数据,应用不同的图像处理技术手段分析工作面煤岩数据、计算工作面煤岩分界数据。经测实验证,高斯混合聚类算法的技术手段能够为部分煤矿工作面煤岩界面识别的研究提供参考。

关键词：煤岩识别数字图像处理聚类分析高斯混合模型

基于CLBP和支持向量诱导字典学习的煤岩识别方法

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煤炭学报 2017年第12期42卷 3338-3348页

作者：孙继平陈浜中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院北京100083

针对现有煤岩识别方法在训练样本不充足情况下的识别效果普遍不太理想这一情况,提出了一种基于完备局部二值模式(CLBP)和支持向量诱导字典学习的煤岩识别方法。该方法分4大步完成:(1)提取煤岩图像的多尺度CLBP特征向量;(2)对训练样本的C... 详细信息

针对现有煤岩识别方法在训练样本不充足情况下的识别效果普遍不太理想这一情况,提出了一种基于完备局部二值模式(CLBP)和支持向量诱导字典学习的煤岩识别方法。该方法分4大步完成:(1)提取煤岩图像的多尺度CLBP特征向量;(2)对训练样本的CLBP特征向量进行支持向量诱导字典学习,得到一组煤岩表征字典、煤岩类别权向量和偏移量;(3)计算测试样本在煤岩表征字典上的表示即编码向量;(4)采用判别函数完成测试样本编码向量的类别判定。结果表明:与现有其他常用方法相比,所提出方法有着更高的正确识别率,特别是在训练样本不充分的随机抽样实验条件下,其正确识别率仍然很高;耗时的字典学习并没有影响到所提出方法的实时性;所提出方法占用的存储量不受训练样本数量的制约,这在一定程度上为将来硬件实现带来了便利。

关键词：煤岩识别 CLBP 支持向量字典学习

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基于双树复小波域统计建模的煤岩识别方法

煤炭学报 2016年第7期41卷 1847-1858页

作者：孙继平陈浜中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院北京100083

针对煤炭开采与加工过程中采煤机滚筒高度调节、选煤厂预排矸等工程实际问题,提出了1种有效的基于双树复小波域统计建模的煤岩识别方法。首先,通过双树复小波变换对煤岩图像进行多级分解;然后,提出了1种旋转不变增强策略,即对每1级双树... 详细信息

针对煤炭开采与加工过程中采煤机滚筒高度调节、选煤厂预排矸等工程实际问题,提出了1种有效的基于双树复小波域统计建模的煤岩识别方法。首先,通过双树复小波变换对煤岩图像进行多级分解;然后,提出了1种旋转不变增强策略,即对每1级双树复小波变换产生的高频子带按系数模的均值和方差之积从大到小排列;接着,提出了高频子带系数模符合广义伽玛分布模型的假设,并采用1种基于尺度独立形状估计方程的广义伽玛分布参数估计方法确定模型参数;最后,根据相对熵相似性测度完成煤岩图像的自动识别。结果表明:在双树复小波域中,广义伽玛分布模型具有较强的区分煤岩图像的能力;所提出的旋转不变增强策略在一定程度上提高了煤岩识别的正确识别率,并且使正确识别率与时间复杂度之间的折中权衡变得更加灵活;与现有的其他方法相比,所提出方法具有更高的正确识别率,其时间复杂度也是可以接受的。

关键词：煤岩识别双树复小波变换旋转不变增强广义伽玛分布相对熵