基于X光图像处理的煤矸石自动分选系统的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究的背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第11-15页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 煤矸石自动分选系统概述 | 第17-27页 |
| 2.1 分选系统的基本组成结构 | 第17页 |
| 2.2 机械部分 | 第17-18页 |
| 2.3 X光检测部分 | 第18-25页 |
| 2.3.1 X光放射源 | 第18-20页 |
| 2.3.2 X射线与物质的相互作用 | 第20-21页 |
| 2.3.3 X射线对物质的衰减规律 | 第21-23页 |
| 2.3.4 X光探测器 | 第23-24页 |
| 2.3.5 X光成像及检测原理 | 第24-25页 |
| 2.4 识别与控制部分 | 第25页 |
| 2.5 执行部分 | 第25-26页 |
| 2.6 分选系统的整体工作流程 | 第26页 |
| 2.7 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 煤和矸石X光图像的预处理及特征分析 | 第27-44页 |
| 3.1 煤和矸石X光图像的采集 | 第27-28页 |
| 3.2 X光图像的噪声分析及滤波处理 | 第28-30页 |
| 3.2.1 均值滤波 | 第29页 |
| 3.2.2 中值滤波 | 第29-30页 |
| 3.3 煤和矸石X光图像的二值化分割 | 第30-36页 |
| 3.3.1 X光图像灰度直方图的建立 | 第31-32页 |
| 3.3.2 煤和矸石X光图像的阈值分割 | 第32-35页 |
| 3.3.3 煤和矸石X光图像的二值化仿真结果 | 第35-36页 |
| 3.4 常见干扰目标的去除 | 第36-38页 |
| 3.4.1 连通区域的提取及标记 | 第36-37页 |
| 3.4.2 基于面积的干扰目标去除 | 第37-38页 |
| 3.5 X光图像中煤和矸石区域的分离 | 第38-39页 |
| 3.6 分离的煤和矸石区域的特征分析 | 第39-43页 |
| 3.6.1 分离的煤和矸石区域的灰度值特征 | 第40-41页 |
| 3.6.2 灰度值特征的对比与分析 | 第41-43页 |
| 3.7 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 煤和矸石的高度测量算法研究 | 第44-64页 |
| 4.1 传统图像高度测量的标定 | 第44页 |
| 4.2 比例标定法测量煤和矸石高度 | 第44-47页 |
| 4.3 基于背景消除法的煤和矸石高度区域提取 | 第47-49页 |
| 4.4 煤和矸石高度区域的边缘提取 | 第49-60页 |
| 4.4.1 煤和矸石高度区域图像的分析 | 第50页 |
| 4.4.2 经典微分算法 | 第50-54页 |
| 4.4.3 Canny算法 | 第54-56页 |
| 4.4.4 基于Canny算子的改进算法 | 第56-58页 |
| 4.4.5 各种算法仿真结果的对比和分析 | 第58-60页 |
| 4.5 边界跟踪及最大高度值的获取 | 第60-62页 |
| 4.6 煤和矸石高度测量算法的整体流程 | 第62-63页 |
| 4.7 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 基于指数曲线拟合的煤矸石识别算法 | 第64-71页 |
| 5.1 引言 | 第64-65页 |
| 5.2 指数曲线模型的建立 | 第65-66页 |
| 5.3 煤和矸石样本数据的分析及指数曲线拟合 | 第66-69页 |
| 5.4 煤和矸石自动识别算法的实现流程 | 第69-70页 |
| 5.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 总结 | 第71-72页 |
| 6.2 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
