为满足未来煤矿井下钻孔机器人对智能化施工的要求，针对钻孔返渣中只有岩屑和煤渣，且二者颜色特征差异大的特点，利用返渣图像特征进行了煤岩识别技术研究。研究结果表明：煤岩界面识别的方法主要包括图像预处理、阈值分割和图像识别三个步骤。

在图像预处理阶段，首先采用HSV颜色空间进行转换，以提取明度分量。HSV颜色空间的应用在图像处理中非常关键，关于更多HSV颜色空间的应用和详细步骤，您可以参考这里。其次，通过高斯滤波进行图像去噪，使得图像更加清晰稳定。采用拉普拉斯方法实现图像增强，以突出图像中的重要特征。对于如何在HSV空间中进行图像分割，您可以查看相关资料，深入了解这一过程。

图像分割阶段，预处理后的图像采用固定单阈值分割方案进行分割。在实验中，使用最大类间方差法确定了采集样品图像的固定阈值为115，这个步骤是确保图像分割准确性的关键。在图像分割的基础上，计算煤渣和岩屑在图像像素点总数中各自所占比例，进行煤岩标识，并通过分析场景中采集的大量样本数，设置不同煤层条件下煤、岩界限的阈值，实现了图像识别。如果您想了解更多关于煤岩图像边界的识别算法，建议查看Kmeans识别算法的详细介绍。