煤矸石图像分类方法

饶中钰¹，吴景涛^1,2，李明¹

1. 中国矿业大学信息与控制工程学院2. 冀中能源股份有限公司章村煤矿

摘 要：针对人工排矸法、机械湿选法、γ射线分选法等传统煤矸石分选方法无法兼顾快速高效性、安全无害性、简单操作性的问题,提出了基于机器视觉的煤矸石图像分类方法。对煤矸石图像进行增强、平滑去噪等预处理,采用基于距离变换的分水岭算法实现煤矸石图像分割提取。针对煤矸石分割图像,选取煤矸石图像的HOG特征及灰度共生矩阵,分别以支持向量机、随机森林、K近邻算法作为分类器进行基于特征提取的煤矸石分类识别;分别建立浅层卷积神经网络和基于ImageNet数据集预训练的VGG16网络,进行基于卷积神经网络的煤矸石分类识别。研究结果表明,基于VGG16网络的煤矸石图像分类方法准确率最高为99.7%,高于基于特征提取方法的91.9%和基于浅层卷积神经网络方法的92.5%。

关键词：煤矸石分选;煤矸石识别;图像分类;机器视觉;卷积神经网络;