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基于X射线图像和激光点云的煤矸识别方法

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煤矸高效分选是实现煤炭资源绿色开采的重要手段,其核心技术是煤和矸石的快速精准识别.因此,本文提出了基于X射线图像和激光点云融合的煤矸识别方法.首先,设计了基于局部熵和全局均差加权的改进Otsu分割算法,以此提高X射线图像的分割精度和分割效率;同时,利用直通滤波和体素栅格降采样简化了煤矸激光点云数据,进而提取了X射线图像和激光点云的煤矸组合特征.然后,针对传统麻雀搜索算法(SSA)易陷入局部最优和种群多样性差等问题,提出了多策略改进的SSA算法(ISSA),并用于轻量梯度提升机(LightGBM)参数的寻优,进而设计了基于ISSA-LightGBM的煤矸快速识别模型.最后,搭建了煤矸识别实验平台,开展了相应的实验对比分析,结果表明:ISSA-LightGBM模型的煤矸识别准确达99.00％,综合性能优于其它模型,满足了煤矸高效识别的需求.
A coal-gangue recognition method based on X-ray image and laser point cloud

司垒、谭超、朱嘉皓、王忠宾、李嘉豪

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中国矿业大学机电工程学院 徐州 221116

煤矸识别 X射线图像 激光点云 特征提取 轻量梯度提升机

国家自然科学基金面上项目江苏省自然科学基金面上项目中国博士后科学基金特别资助项目江苏省科协青年科技人才托举工程项目江苏高校优势学科建设工程项目

52074271BK202112452020T130696苏科协发[2021]103号苏政办发[2018]87号

2022

10.19650/j.cnki.cjsi.J2209683

仪器仪表学报
中国仪器仪表学会

仪器仪表学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：2.372
ISSN：0254-3087
年,卷(期)：2022.43(9)
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