[发明专利]一种移动煤岩实时分拣方法和装置

说明书

本发明涉及一种移动煤岩实时分拣方法和装置，属于煤岩分拣技术领域，包括以下步骤：获取待识别高光谱图像；利用训练好的煤‑岩分类模型对所述待识别高光谱图像中的每个像素进行种类识别，得到煤岩分类结果；根据所述煤岩分类结果对所述待识别高光谱图像中的煤块和岩块进行识别，得到煤块‑岩块识别结果；所述煤块‑岩块识别结果包括各煤块和各岩块在图像中的位置信息；根据所述煤块‑岩块识别结果控制分拣执行单元对传送带上的煤块和岩块进行分拣。提高了对煤岩分类识别的准确性；全程完全由计算机处理，不需要人为进行干预，节省了人力成本并且保障了人身安全。

技术领域

本发明涉及煤岩分拣技术领域，特别是涉及一种移动煤岩实时分拣方法和装置。

背景技术

在综合开采领域，煤岩识别技术是提高安全性和资源开采效率的关键技术。现有煤岩识别方法主要包括人工伽马射线识别方法、雷达探测识别方法和煤岩冲击振动测量方法。其中人工伽马射线识别方法由于其具有放射性，无法保障技术人员的人身安全；雷达探测识别方法以电磁波传播为基础，测量范围和精度不可兼得的矛盾难以彻底解决；而煤岩冲击振动的测量方法易于实现，但精度不高。

发明内容

本发明的目的是提供一种移动煤岩实时分拣方法和装置，结合了高光谱成像技术，提高了煤岩分拣的精度，实现了煤岩分拣的自动化。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种移动煤岩实时分拣方法，包括：

获取待识别高光谱图像；所述待识别高光谱图像中包括传送带上实时输送的待分拣的煤块-岩块混合流；

利用训练好的煤-岩分类模型对所述待识别高光谱图像中的每个像素进行种类识别，得到煤岩分类结果；所述煤岩分类结果包括对所述待识别高光谱图像中每个像素的种类识别结果，所述种类识别结果包括煤类、岩类和无法识别的种类；

根据所述煤岩分类结果对所述待识别高光谱图像中的煤块和岩块进行识别，得到煤块-岩块识别结果；所述煤块-岩块识别结果包括各煤块和各岩块在所述待识别高光谱图像中的位置信息；

根据所述煤块-岩块识别结果，控制分拣执行单元对传送带上的煤块和岩块进行分拣。

可选地，所述方法还包括：

构建训练数据集；所述训练数据集中包括训练高光谱图像，所述训练高光谱图像中的煤块和岩块标记有对应的煤类标签和岩类标签；

采用支持向量机算法构建所述煤-岩分类模型；

利用所述训练数据集对所述煤-岩分类模型进行训练，得到训练好的煤-岩分类模型。

可选地，所述根据所述煤岩分类结果对所述待识别高光谱图像中的煤块和岩块进行识别，得到煤块-岩块识别结果，具体包括：

利用边缘检测算法检测所述待识别高光谱图像中的物体轮廓；

根据所述煤岩分类结果，确定所述物体轮廓中所有像素的类别；

根据所述物体轮廓中所有像素的类别，确定所述物体轮廓的种类；

确定所述物体轮廓的质心，将其质心坐标确定为所述物体轮廓的位置信息。

可选地，利用Robert边缘检测算法检测所述待识别高光谱图像中的物体轮廓。

可选地，所述根据所述煤块-岩块识别结果，控制分拣执行单元对传送带上的煤块和岩块进行分拣，具体包括：

根据所述煤块-岩块识别结果以及所述传送带的运行速度，确定煤块或岩块到达拾取点的时间；

根据所述分拣执行单元到达拾取点所需的时间以及所述煤块或岩块到达拾取点的时间，控制所述分拣执行单元对煤块和岩块进行分拣。