基于钻孔返渣图像的煤岩界面识别方法研究 论文

为满足未来煤矿井下钻孔机器人对智能化施工的要求，研究人员针对钻孔返渣中岩屑和煤渣的识别问题，开展了煤岩识别技术的研究。这项研究主要利用返渣图像的颜色特征差异来区分煤和岩。结果表明，煤岩界面识别方法包括图像预处理、阈值分割和图像识别三个步骤。

图像预处理阶段采用HSV颜色空间进行转换以提取图像的明度分量，然后通过高斯滤波来去除图像噪声，最后利用拉普拉斯方法增强图像的细节效果。这一步骤确保后续图像分割和识别的准确性。

在图像分割阶段，研究人员采用固定单阈值分割方案，并利用最大类间方差法确定了采集样品图像的固定阈值为115。此阈值在实验中表现出稳定的分割效果，可以有效区分煤渣和岩屑。这些步骤为煤岩识别奠定了基础。

基于图像分割生成的二值图像，研究人员通过计算煤渣和岩屑在图像像素点总数中的比例，进行煤岩标识。通过分析大量样本数据，他们还确定了不同煤层条件下的煤、岩界限的阈值，从而实现了更精确的图像识别。这一研究成果为未来井下钻孔机器人的智能化施工提供了可靠的技术支持。

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