小波分析在煤矸石圖像識別ARM分選控制系統(tǒng)中的應用.pdf

1、煤炭占中國能源的75％以上，是當今和未來幾十年內(nèi)中國最主要的能源。燃燒是煤炭最主要的利用方式，劣質(zhì)煤在燃燒過程中釋放的有害物質(zhì)造成了嚴重的環(huán)境污染，通過煤炭燃前分選加工以獲取潔凈燃料是解決這一問題的合理選擇。煤矸石分選是煤礦生產(chǎn)過程中不可缺少的環(huán)節(jié)，特別是在當今強調(diào)實行友好環(huán)境生產(chǎn)以及社會和諧相處，實現(xiàn)科學的可持續(xù)發(fā)展的前提下，該項生產(chǎn)環(huán)節(jié)顯得尤為重要。傳統(tǒng)的選煤理論和技術面臨著嚴峻的挑戰(zhàn)，因而，采用先進方法將矸石從煤中挑選出來，成為潔

2、凈煤分選中的重要課題之一。為此，提出了以人工智能、模式識別為理論基礎，以數(shù)字圖像處理為關鍵技術，并引用小波分析作為圖像處理的核心算法，以Smart ARM2200為開發(fā)平臺的煤矸石自動分選的解決方案。 本文針對煤矸石圖像處理過程中存在的問題，研究了煤矸石的數(shù)字特征，利用小波的“顯微鏡”特性和類人視覺特點解決煤矸石的分析和識別問題，以提高系統(tǒng)的識別能力，主要通過圖像平滑、快速多尺度邊緣檢測、自適應閾值圖像分割、EZW圖像壓縮、灰度

3、比較，對煤矸石圖像進行了處理，提取了煤矸石的特征，并計算出其特征值作為識別分選的依據(jù)。理論分析和研究結果表明，采用小波變換的方法處理煤矸石圖像，可以有效地提高煤矸石的識別率。 本系統(tǒng)硬件方面以Smart ARM2200實驗板為開發(fā)平臺，把小波變換理論和最先進的電子信息技術相結合，完成了一套全新的煤矸石在線實時自動識別分選系統(tǒng)的設計。設計時充分利用了開發(fā)板上豐富的資源，在節(jié)約了成本、縮短了開發(fā)周期的同時有效地提高了煤矸石的識別可靠