煤块和矸石自动筛选技术中的应用,对原始图像进行平滑滤波、边缘增强和分割等一系列处理,利用煤块和矸石的灰度直方图特征,有效筛选煤块和矸石,提升煤炭

摘要:煤和矸石的分选一直是困扰煤炭企业的一个重要问题,目前采用的人工、跳汰、重介等分选方法,成本高、污染重,工人劳动强度大,健康受到损害.该文针对这一情况,提

矸石进行在线分类判别,提高了识别效率,同时采用模糊控制规则增强分离执行器的自适应能论文基于多特征融合和支持向量机的煤矸石自动分选百度文库年月日基于多特征融合和

种煤 和煤矸石 图像 识别的新方法 余乐 ( 工业并计算在此处 理情况下 4个不相关纹理 特征值 : 取得 初步成 功, 但是 X射 线对 人体 不 安全

该生产线是其周边设计标准高、设备选配合理的生产线。 在线咨询 煤矸石烧结砖详情技术要求分类特点全部 石煤与煤矸石的区别_工程_学术_自然科学_技术

掺钙和萤石的煅烧煤矸石矿物组成的变化中华文本库摘要:用射线衍射、甘油一无水乙醇法和红外测试分析手段探讨和分析煅烧前后的煤矸石矿物组成的变化。实验发现:不同

通过中型三轴试验及现场大型直剪试验对煤矸石的强度特性进行了系统研究,得到了煤矸石强度包线的形 式和参数以及煤矸石抗剪强度随粗颗粒(粒径 D5.0 mm

煤块的颜色比较黑,其表面纹理相对于煤矸石也有较大的差异。因此对煤和煤矸石的图像灰度和纹理分析将有助于它们的识别。本文利用灰度共生矩阵所提取的

天眼查网为您提供煤矸石近红外图像识别技术信息,该是太原理工大学的注册,一种煤矸石近红外图像识别技术,属于图像处理技术领域,其特征在查询

工学硕士学位论文基于图像特征的煤与矸石识别算法研究 万方数据分类号:TP391 公开UDC: 单位代码: 10076 工学硕士学位论文 基于图像特征的煤与矸石识别

由上述可见,汇总上述不同学者的不完整统计,如果说金属矿山、非金属矿山和煤矿现有固体废弃物的总堆放量已超过150亿吨亦不为过因为光是尾矿加煤矸石

煤与矸石 特征提取 灰度梯度共生矩阵 小距离分类 改进欧式距离算法 【摘要】:煤与矸石自动检测是煤矿自动化领域的重要研究内容之一。本文针对目前检测现状,提出

为进一步对矸石与煤区分,测试了混分样本的热红外光谱,发现二者存在明显的光谱差异,利用热红外光谱特征可以将其区分开来。在此基础上,提出了基于可见

对煤和矸石图像进行处理的算子,即先进行灰度变换,再进行高斯滤波、图像增强、图像分割、进行边缘提取,再对边缘内的区域进行孔洞填充,提取边缘内部

根据煤矸石的燃烧状态可以分为燃烧矸石和未燃烧矸石两类, 其存在的安全 PDF全文光谱学与光谱分析 2019, 39(04):1148 不同含水量尾砂的光谱特征与遥感

答案: 1.重量区别 因为煤炭的密度比煤矸石要低很多,所以同样体积的煤要比矸石轻很多,用手一拿能分别出来。 2.颜色区别 更多关于红外光下煤与矸石的特征的问题

产生的煤矸石堆积对多年冻土区高寒湿地的影响,本文通过地面调查,取样比较,研究分析了 矿区周边高寒湿地植被和土壤特征对煤矸石山堆积的响应.结果表明,

(2)为识别出煤与矸石,本文在基于灰度信息的方法下,提取了煤与矸石图像灰度直方图的灰度均值、灰度方差、平滑度、三阶矩和一致性特征参数在基于纹理特征的方法下,

摘要: 为了提高煤与矸石的识别率,运用自制的煤矸自动分选装置,研究了煤与矸石图像的自动识别技术,介绍了煤与矸石图像的灰度特征以及基于灰度共生矩阵的煤与矸石纹理

煤的灰度特征会产生较为明显差异,本文建立的模型,创建实验暗箱,采集不同的环境光下的煤和矸石的灰度图像进行处理,对比得到的环境光,提高实际煤矸

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Al2O3含量普遍较高,因此煤矸石的灰熔点(在规定条件下测得的引起煤矸石变形、软化和流动的温度)相当高,为1050℃,可达1800℃左右,鉴于此特性,煤