基于机器视觉的煤质快速分析方法研究
| 论文审阅认定书 | 第1-4页 |
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| Extended Abstract | 第10-14页 |
| 目录 | 第14-18页 |
| 图清单 | 第18-24页 |
| 表清单 | 第24-28页 |
| 变量注释表 | 第28-30页 |
| 1 绪论 | 第30-51页 |
| ·课题来源及背景 | 第30-32页 |
| ·机器视觉在选矿领域的研究现状 | 第32-47页 |
| ·关键问题、主要研究内容及技术路线 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 2 煤堆图像采集系统与煤样准备 | 第51-60页 |
| ·煤堆图像采集系统 | 第51-52页 |
| ·煤样准备 | 第52-53页 |
| ·煤样物理性质分析 | 第53-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 3 煤粒图像分割方法 | 第60-84页 |
| ·非接触煤粒背光图像分割方法 | 第60-64页 |
| ·煤堆图像局部分割方法 | 第64-71页 |
| ·煤堆图像整体分割方法 | 第71-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 4 煤粒质量预测模型 | 第84-99页 |
| ·特征参数提取 | 第84-86页 |
| ·煤粒质量预测模型 | 第86-96页 |
| ·效果验证 | 第96-97页 |
| ·本章小结 | 第97-99页 |
| 5 煤堆粒度组成预测方法 | 第99-120页 |
| ·煤粒大小特征提取 | 第99-101页 |
| ·粒度表征分析 | 第101-103页 |
| ·煤堆表面重叠误差校正 | 第103-106页 |
| ·煤堆颗粒偏析误差校正 | 第106-113页 |
| ·煤堆粒度组成预测 | 第113-118页 |
| ·本章小结 | 第118-120页 |
| 6 煤堆密度组成预测方法 | 第120-156页 |
| ·煤粒表面特征参数提取 | 第120-129页 |
| ·特征参数预处理 | 第129-132页 |
| ·特征参数初步分析 | 第132-135页 |
| ·特征筛选与分类器 | 第135-143页 |
| ·煤粒密度级预测 | 第143-152页 |
| ·煤堆密度组成预测 | 第152-154页 |
| ·本章小结 | 第154-156页 |
| 7 煤堆灰分预测方法 | 第156-168页 |
| ·煤粒灰分与密度关系 | 第156-158页 |
| ·煤粒灰分预测 | 第158-163页 |
| ·煤堆灰分预测 | 第163-166页 |
| ·本章小结 | 第166-168页 |
| 8 煤质快速分析半工业试验 | 第168-178页 |
| ·神华宁煤太西选煤厂二分区入料原煤可选性实时预测 | 第168-173页 |
| ·神华宁煤太西选煤厂一分区超纯煤灰分实时预测 | 第173-176页 |
| ·本章小结 | 第176-178页 |
| 9 结论与展望 | 第178-182页 |
| ·主要研究结论 | 第178-180页 |
| ·主要创新点 | 第180页 |
| ·工作展望 | 第180-182页 |
| 参考文献 | 第182-199页 |
| 附图1 | 第199-205页 |
| 附图2 | 第205-226页 |
| 作者简历 | 第226-229页 |
| 学位论文数据集 | 第229页 |
