专利名称：一种通过图像分析预测煤粒灰分的方法
技术领域：
本发明涉及一种通过图像分析预测煤粒灰分的方法，属矿物检测方法。
背景技术：
现阶段测定煤粒灰分的手段主要有两种一种是取样烧灰来确定，这种方法可靠性最高，但是测一次灰分就得花上3小时左右，具有滞后性，不能及时了解煤粒的灰分；二是使用放射性在线测灰仪进行测量，时效性高，但是如果煤粒中含有一定矿物时，煤粒灰分就会出现很大偏差；其实很多选煤厂经验丰富的工人们能用肉眼来判断煤粒的灰分范围， 而且误差不大，他们正是根据煤粒的色泽、光亮程度等因素来进行判断的，正是由于煤粒的灰分与其色泽、光亮程度等参数有内在联系，才发明了这种通过图像分析预测煤粒灰分的方法。
发明内容
本发明的目的在于实现一种时效性高且准确性稳定的煤粒测灰方法。本发明采用图像采集器、计算机及其附属部件构成硬件平台，获取煤粒图像后，利用煤粒自动识别软件进行煤粒识别并逐个分离出来，再利用煤粒特征提取软件来提取煤粒图像特征参数，最后采用神经网络预测煤粒灰分。本发明主要包括以下几方面内容首先通过一系列硬件设备，如计算机PC、图像采集器。利用计算机控制图像采集器拍摄煤粒照片并存储到计算机中，由开发的软件自动识别并提取煤粒图像，通过两种不同的颜色参考系统计算各煤粒图像的颜色特征；在灰度图像下计算出各煤粒的面积并能得到煤粒灰度图像下的特征参数；利用灰度共生矩阵提取对比度、相关性、能量、逆差距等纹理特征参数。以颜色特征参数、灰度图像特征参数、纹理特征参数作为神经网络的输入，以煤粒灰分为网络的输出，建立神经网络煤粒灰分预测模型。通过对煤粒图像的分析处理，提取出能够表示煤粒特征的参数，达到测量煤粒颜色特征参数、灰度图像特征参数、纹理特征参数等煤粒特征状况的目的，结合神经网络模式识别的方法给出煤粒灰分的判断，从而更及时而准确的了解煤的品质，为下一步生产提供依据。下面结合附图对本发明作进一步的详细说明。
附图为本装置的结构示意图。
具体实施例方式煤粒图像分析系统硬件结构如附图所示，主要由煤粒1、图像采集器2、数据线3、 和计算机4构成。图像采集器2用来拍摄煤粒1的图像，计算机4通过数据线3控制图像采集器2进行拍摄，然后将图像信息由数据线3传输至计算机4进行保存。
系统软件可通过颜色分割的方法将图像中的煤粒进行识别和分离，从而得到煤粒的真彩色图像。煤粒的颜色特征，通过两种不同的参考系统来获得=(I)RGB(红色、绿色、蓝色)， ⑵HSI (色度、饱和度、亮度)。颜色矩的方法认为，颜色信息集中在图像颜色的低阶矩中，他们主要对每种颜色分量的一阶、二阶和三阶矩进行统计。一阶(均值)E、二阶(标准差)σ和三阶t (斜度) 等颜色矩被证明可以很有效地表示图像中的颜色分布。计算每一个颜色通道的前三阶矩， 记第i通道的第j个像素为Pij, N为总像素数目，则该通道的前三阶矩为
权利要求
1.一种通过图像分析预测煤粒灰分的方法，其特征在于由煤粒1、图像采集器2、数据线3、和计算机4构成。图像采集器2用来拍摄煤粒1的图像，计算机4通过数据线3控制图像采集器2进行拍摄，然后将图像信息由数据线3传输至计算机4进行保存。
2.一种利用权利要求1所述的通过图像分析预测煤粒灰分的方法，其特征在于 由计算机对煤粒图像进行特征分析计算，根据RGB和HIS颜色参考系统通过颜色矩的方法计算出红色、绿色、蓝色、色度、饱和度和亮度的前三阶距。通过g = 0. 3R+0. 59G+0. IlB将煤粒图像转换成灰度图像，通过灰度矩阵可求出煤粒的灰度均值和灰度标准差。用灰度共生矩阵提取对比度、相关性、能量、逆差矩。最后将以上M个煤粒特征参数作为神经网络的输入，以煤粒的灰分作为网络的输出，建立神经网络模型。
全文摘要
一种通过图像分析预测煤粒灰分的方法，本发明的目的在于实现一种时效性高且准确性稳定的煤粒测灰方法。本发明采用图像采集器、计算机及其附属部件构成硬件平台，获取煤粒图像后，利用煤粒自动识别软件进行煤粒识别并逐个分离出来，再利用煤粒特征提取软件来提取煤粒图像特征参数，最后采用神经网络预测煤粒灰分。系统可用于煤粒灰分的预测，从而更及时而准确的了解煤的品质，为下一步生产提供依据。
文档编号G06T7/40GK102297822SQ20101021823
公开日2011年12月28日 申请日期2010年6月22日 优先权日2010年6月22日
发明者张泽琳, 杨建国, 王羽玲 申请人:中国矿业大学