基于边界跟踪和神经网络的煤岩界面识别方法研究

为实现煤岩界面精准识别，研究团队采集了鄂尔多斯李家壕煤矿矿区巷道掘进面原始图像，提出了一种基于机器学习的分类算法和数字图像处理的边界提取算法。这些算法为提取连续单像素宽度边界提供了坚实的基础。值得注意的是，基于边界跟踪算法和人工神经网络的煤岩界面识别方法成为了这一研究的核心。这种方法不仅为巷道掘进机和采煤机滚筒空间位置的调整提供了可靠依据，还通过对陕西神木榆家梁采煤工作面采集的原始图像进行验证，证明了其有效性和可靠性。具体来说，提取到的煤岩边界与真实的煤岩界面基本吻合，进一步验证了该方法的科学性。

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