矿业研究与开发

北大核心,CA,WJCI

国内刊号:43-1215/TD

国际刊号:1005-2763

矿业研究与开发杂志2023年第1期:智能图像识别煤泥水分试验及数学模型探究

发布日期:

作者:李思婕,樊民强,白飞燕,薛中华,杨宏丽,王然风

关键词:图像识别;煤泥;水分;逐步回归;数学模型

针对选煤厂在实际生产中缺乏高效的煤泥水分在线检 测问题,通过智能图像识别技术进行了基于浮选精煤图像的 水分检测试验,对图像特征与水分的关系进行了研究,并根 据多元多项式回归分析法建立浮选精煤水分与特征值的数 学模型,根据逐步回归算法得到最终的最优水分预测数学模 型.结果表明:煤泥水分含量与煤泥表面的亮度呈正相关关 系;水分与特征值之间在特定区间内存在较为明显的单调递 增关系;以图像灰度特征值作为模型的输入变量,在绿色光 源下煤泥 图 像 的 水 分 预 测 效 果 最 好,模 型 均 方 根 误 差 为0.12,决定系数为0.9998.这为浮选精煤水分在线检测提供 了新思路,对实现浮选过程智能化具有重要意义.

来源:2023年第1期

《矿业研究与开发》期刊编辑部

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