基于机器视觉的煤炭自动识别分拣系统研究

为了解决煤炭人工识别分拣劳动强度大,效率和精度低的问题。基于机器视觉技术,设计了一套由硬件系统和软件系统组成的煤炭自动识别分拣系统。为实现煤炭和矸石的自动识别,提出了基于灰度共生矩阵的纹理分析识别算法,并通过支持向量机(SVM)对煤炭图像和矸石图像样本进行训练和分类从而实现自动识别功能,并完成图像处理算法与系统界面软件编程。实验结果表明,该系统硬件选型合理,算法稳定性高,效率高,提高了煤炭识别分拣的效率与精度,具有很高的实际意义和经济价值。同时,该系统也可推广到其他物料的自动识别分拣中。