圖像識別智能放煤基礎與應用 王家臣 李良暉 9787030820594 【台灣高等教育出版社】

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書名：圖像識別智能放煤基礎與應用
ISBN：9787030820594
出版社：科學
著編譯者：王家臣 李良暉
頁數：xxx
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書號：1741775
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內容簡介
本書對圖像識別智能放煤技術進行系統介紹，總結了作者近20年來在智能化放煤方面的基礎研究和現場應用成果，提出了智能放煤技術需要實現的功能和技術難點，介紹了煤礦井下煤岩圖像處理與特徵提取、動態煤流圖像增強與去噪技術、煤流含矸率識別技術、複雜外觀條件下煤岩識別技術、智能放煤技術系統開發與現場應用效果等 本書是國內外第一本系統介紹基於圖像識別的智能放煤技術開發基礎理論與工業應用的學術著作 本書可作為高等院校採礦工程、智能採礦工程、計算機科學與技術、人工智能等相關專業的本科生以及研究生的參考書，也可供從事煤礦開採、煤礦機電等方面的科研及技術人員閱讀參考

作者簡介
急傾斜厚煤層走向長壁綜放開採關鍵理論與技術國家科技進步二等獎20161綜放開採頂煤放出理論與厚煤層開採圍岩控制技術及應用國家科技進步二等獎20111特厚煤層大采高綜放開採關鍵技術及裝備國家科技進步一等獎20147堅硬厚煤層綜放開採關鍵技術研究國家科技進步二等獎20019圖像識別智能放煤技術開發與應用科技進步一等獎20231大傾角厚煤層綜放開採放煤理論與關鍵技術研究山西省科學技術獎一等獎20212大傾角輕型支架綜采放頂煤技術研究河南省科學技術進步一等獎20022

目錄

前言
第1章 放頂煤開採技術概述 1
1 1 放頂煤開採技術原理及發展 1
1 1 1 放頂煤開採原理 1
1 1 2 綜放工作面作業流程 2
1 2 放煤理論及放煤工藝 3
1 2 1 四要素放煤理論 3
1 2 2 常見放煤工藝 3
1 3 智能放煤技術進展 10
1 3 1 智能放煤關鍵技術 10
1 3 2 智能放煤技術難點與分類 13
1 3 3 非圖像識別智能放煤技術進展 14
參考文獻 17
第2章 煤岩數字圖像處理基礎 18
2 1 數字圖像基本概念 18
2 1 1 模擬圖像與數字圖像 18
2 1 2 數字圖像相關概念 18
2 1 3 數字圖像特點 21
2 2 煤岩圖像獲取 23
2 2 1 圖像採集設備及參數選擇 23
2 2 2 多角度成像與光譜成像技術 25
2 2 3 紅外成像技術 25
2 2 4 煤岩圖像採集的環境因素 26
2 3 煤岩圖像預處理 27
2 3 1 圖像灰度化的基本原理與方法 27
2 3 2 灰度直方圖 29
2 3 3 圖像二值化處理的常用算法 30
2 3 4 圖像幾何變換與校正 35
2 3 5 圖像直方圖均衡化 40
2 3 6 圖像噪聲模型 42
2 3 7 圖像去噪方法 47
2 3 8 圖像偽彩色處理方法 55
2 3 9 運動模糊圖像的復原方法 59
2 4 煤岩圖像特徵提取 66
2 4 1 邊緣檢測方法 66
2 4 2 灰度、紋理特徵 72
2 4 3 形態學特徵提取 74
2 4 4 角點檢測 77
2 4 5 基於小波變換的特徵提取 78
2 4 6 基於卷積神經網絡的特徵提取 80
2 5 煤岩圖像壓縮與存儲 80
2 5 1 圖像壓縮算法 80
2 5 2 圖像存儲格式與數據傳輸 81
2 5 3 煤岩壓縮質量與圖像信息的權衡 81
參考文獻 82
第3章 煤流圖像增強與去噪 84
3 1 放煤過程圖像採集環境 84
3 1 1 光照環境 84
3 1 2 粉塵環境 85
3 1 3 煤流堆積與運動 86
3 2 很優光照環境設置 86
3 2 1 煤岩圖像特徵的照度影響機制 86
3 2 2 照度非接觸測量與動態精準調控方法 98
3 2 3 照度調控的感光度與快門速度平替策略 120
3 3 放煤過程粉塵分佈與運移規律 127
3 3 1 風速測點與粉塵濃度測點佈置 127
3 3 2 風速與粉塵濃度分佈規律 129
3 3 3 放煤過程粉塵運移規律 130
3 4 機器視覺系統表面自清潔技術 131
3 4 1 表面自清潔技術概述 131
3 4 2 射流自清潔技術 133
3 4 3 多功能表面超聲波自清潔技術 137
3 4 4 激光與靜電自清潔技術 142
3 4 5 靜電清潔技術 143
3 5 基於可見光與近紅外融合的去塵去霧技術 144
3 5 1 圖像配准 144
3 5 2 圖像融合 145
3 6 基於偏振信息的去霧技術 146
3 6 1 光場電磁學基礎 146
3 6 2 偏振成像系統 150
3 6 3 偏振去霧原理 151
3 7 “液體介入+紅外檢測”煤岩識別技術 152
參考文獻 152
第4章 煤流含矸率檢測 155
4 1 煤流含矸率檢測基本問題 155
4 1 1 圖像分割的定義 155
4 1 2 圖像分割算法的評價指標 155
4 1 3 不同場景下的煤岩圖像 156
4 2 基於經典算法的煤岩圖像分割 157
4 2 1 煤岩圖像分割方法選擇 157
4 2 2 基於大津法的煤岩圖像分割 159
4 2 3 基於分水嶺算法的煤岩圖像分割 161
4 3 基於深度學習的煤岩圖像分割 162
4 3 1 深度學習分割網絡模型選取 162
4 3 2 網絡模型優化 172
4 3 3 網絡模型參數設置 174
4 3 4 識別結果分析 175
4 3 5 煤流含矸率檢測優化方法 190
4 4 煤岩塊體重建 191
4 4 1 煤岩塊體重建概述 191
4 4 2 實驗材料與設備 192
4 4 3 煤岩塊體三角網格模型計算 193
4 4 4 煤岩塊體高精度重建算法框架 195
4 4 5 算法的實現 195
4 4 6 模型生成結果 206
4 4 7 誤差分析 208
4 4 8 算法運行時間統計 214
4 5 煤岩塊體擴增 215
4 5 1 煤岩塊體擴增概述 215
4 5 2 實驗材料與設備 216
4 5 3 煤岩塊體形態學基因定點誘變技術 216
4 5 4 結果與分析 227
4 5 5 形態學基因定點誘變的應用 237
4 6 煤岩塊體形態學研究 244
4 6 1 煤岩塊體形態學研究概述 244
4 6 2 實驗材料與設備 246
4 6 3 煤岩塊體三角網格模型構建 246
4 6 4 算法的實現 247
4 6 5 算法運行時間統計 257
4 7 煤岩塊體體積預測 258
4 7 1 煤岩塊體二維投影圖像獲取方法 258
4 7 2 網格面數選擇 259
4 7 3 投影方式確定 260
4 7 4 煤岩塊體二維、三維Wadell圓度關係 263
4 7 5 煤岩塊體二維投影面積與三維體積關係 264
4 7 6 煤岩塊體不同維度形態學特徵分佈 264
4 7 7 煤岩塊體體積預測模型 267
4 8 智能放煤煤流內部體積含矸率預測研究 268
4 8 1 綜放工作面數值計算模型的建立 268
4 8 2 研究思路 272
4 8 3 “疊壓”因素影響下的體積含矸率預測 273
4 8 4 煤流體積含矸率預測 282
參考文獻 289
第5章 複雜外觀條件下煤岩識別 291
5 1 複雜外觀條件下含矸率檢測精度保障策略 291
5 2 基於聲振信號的複雜外觀條件含矸率檢測 293
5 2 1 煤岩聲振信號採集與處理 293
5 2 2 試驗概況 294
5 2 3 聲振信號處理 297
5 2 4 聲振信號的時域分析 297
5 2 5 聲振信號頻域分析 300
5 2 6 聲振信號語譜圖分析 303
5 2 7 聲振信號識別 306
5 3 基於XRF的複雜外觀條件含矸率檢測 308
5 3 1 實驗材料 308
5 3 2 比重測量設備與流程 310
5 3 3 灰分含量測定設備與流程 311
5 3 4 化學元素含量無損測定設備與流程 313
5 3 5 煤岩混合樣本製備 315
5 3 6 化學元素含量、比重與灰分關係 316
5 3 7 均質煤岩混合樣本含矸率檢測 318
5 3 8 煤岩塊體混合樣本含矸率檢測 320
5 4 基於DE-XRT的複雜外觀條件含矸率檢測 321
5 4 1 試驗材料 321
5 4 2 比重、灰分與化學元素測量設備與流程 322
5 4 3 雙能X射線透射成像設備與流程 322
5 4 4 煤岩混合樣本製備 325
5 4 5 煤岩塊體混合樣本含矸率檢測 326
參考文獻 329
第6章 系統開發與應用 330
6 1 智能放煤應用 330
6 1 1 C礦122105綜放工作面智能放煤 330
6 1 2 B礦81202綜放工作面智能放煤 333
6 1 3 W礦91208綜放工作面智能放煤 337
6 2 限高開採應用 340
6 2 1 M礦I0216302工作面概況 340
6 2 2 工作面採煤方法與配套設備 341
6 2 3 智能放煤設備與技術參數 341
6 2 4 應用效果 343
參考文獻 345

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