论文西科大李曼煤矸分选机器人图像识别

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创新点（1）选取韩城矿区的煤和矸石为样本，研究了基于图像的煤矸识别方法，并在此基础上开发了识别系统。（2）分别对煤和矸石样本图像的灰度、纹理参数进行分析对比，得出在灰度、纹理方面区分度更高的特征参数。（3）联系实际工况，选用最小二乘支持向量机（LS-SVM）为煤和矸石图像识别分类器，得到以联合特征进行训练的分类器识别效果更好。

（4）以LABVIEW为平台开发了包括图像采集、图像滤波、联合特征向量的提取、样本分类等程序。在煤矸分选机器人实验平台上进行测试，结果显示煤和矸石分类准确率分别为90.3%和83.0%,平均识别时间为0.s。

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