[发明专利]基于双能射线透射成像的煤和矸石分选方法、装置及系统

说明书

本发明公开一种基于双能射线透射成像的煤和矸石分选方法、装置及系统，包括：获取煤样本和矸石样本分别经双能射线透射后的透射图像；对透射图像进行数据量化后得到高低能透射图像；对高低能透射图像经目标分割后得到煤样本图像和矸石样本图像，以此构建训练样本集；根据训练样本集对构建的煤矸分选模型进行训练，对待分选样本采用训练后的煤矸分选模型得到煤和矸石的分选结果。利用双能射线透射分选法映射出煤和矸石高相似度的透射图像，与轻量级卷积神经网络的分选模型相结合，提高分选效率和分选质量，降低分选设备成本。

技术领域

本发明涉及煤炭识别分选与图像处理技术领域，特别是涉及一种基于双能射线透射成像的煤和矸石分选方法、装置及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

开采出来未经过加工的原煤中含有一定比例的矸石，矸石属于煤炭中的杂质，对煤炭质量有不可忽视的影响。矸石是煤矿生产时产生的废渣，煤炭中矸石的含量过高会影响煤炭燃烧的效果，降低煤炭燃烧的效率，而且矸石燃烧时会产生大量的硫化物气体污染空气。为了提高煤炭燃烧的效果，减少矸石对环境的污染，需要在煤炭燃烧前对煤炭进行煤和矸石分离。

煤中矸石的分选是煤炭生产加工过程中的重要环节，也是节约能源、提高煤炭使用价值和减轻环境污染的有效途径。现有技术中，将矸石从煤炭中分选出来的方法主要是采用人工手选、机械分选和射线透射分选法，具体地：

人工选矸是由站在皮带机两侧的选矸工通过手选完成矸石的分拣工作，不仅劳动强度大，生产效率低，还经常会出现漏选、错选的情况；并且工作环境的粉尘污染以及连续性的重复动作会对工人的身心健康产生影响。

机械方法是利用矸石物理特性的不同来分选，目前广泛采用的重介法、跳汰法等均是利用煤和矸石在水溶液中的比重不同来进行分选；但是该种方法不仅设备庞大、造价高、工艺复杂，而且还会有水源污染等诸多负面影响。

透射分选法采用双能γ射线或X射线作为放射源，根据煤和矸石对射线吸收量的不同来识别煤和矸石。利用双能射线识别煤和矸石的过程多采用智能算法优化处理，如模糊神经网络、生态遗传算法等，但是此种基于视觉特征提取的场景分类方法难以取得较好的泛化效果。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种基于双能射线透射成像的煤和矸石分选方法、装置及系统，利用双能射线透射分选法映射出煤和矸石高相似度的透射图像，与轻量级卷积神经网络的分选模型相结合，提高分选效率和分选质量，降低分选设备成本。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

第一方面，本发明提供一种基于双能射线透射成像的煤和矸石分选方法，包括：

获取煤样本和矸石样本分别经双能射线透射后的透射图像；

对透射图像进行数据量化后得到高低能透射图像；

对高低能透射图像经目标分割后得到煤样本图像和矸石样本图像，以此构建训练样本集；

根据训练样本集对构建的煤矸分选模型进行训练，对待分选样本采用训练后的煤矸分选模型得到煤和矸石的分选结果。

作为可选择的实施方式，对透射图像进行数据量化后得到高低能透射图像的过程包括：将煤样本和矸石样本分别经双能射线透射后，将射线辐射信号转换成数字信号，映射成包含高能级和低能级的透射图像，对透射图像进行左右高低能级的对称分割，并按比例进行复制融合，得到高低能透射图像。

作为可选择的实施方式，对高低能透射图像经目标分割之前进行预处理，预处理包括对高低能透射图像进行二值化、双边滤波、泛洪填充、腐蚀膨胀以及形态学优化处理。

作为可选择的实施方式，所述泛洪填充处理为填充不连续区域，构建完整且连续的目标区块。