文档介绍：分类号学号 M201272823
学校代码 10487 密级
硕士学位论文
基于电煤图像数据分析的煤质指标
检测方法研究
学位申请人: 唐耿彪
学科专业: 计算机技术
指导教师: 何云峰
答辩日期: 2014 年 5 月 27 日
万方数据
A Thesis Submitted in Partial Fulfillment of the Requirements
for the Degree of Master of Engineering
Research on Coal Quality Index Testing Method
Based on Data Analyses of Coal Images
Candidate : Tang Gengbiao
Major : Computer Technology
Supervisor : He Yunfeng
Huazhong University of Science and Technology
Wuhan 430074,
May, 2014
万方数据
独创性声明
本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研
究成果。尽我所知,除文中已经标明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或
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文中以明确方式标明。本人完全意识到,本声明的法律结果由本人承担。
学位论文作者签名:
日期: 年月日
学位论文版权使用授权书
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索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
保密□,在_____年解密后适用本授权书。
本论文属于
不保密□。
(请在以上方框内打“√”)
学位论文作者签名: 指导教师签名:
日期: 年月日日期: 年月日
万方数据
华中科技大学硕士学位论文
摘要
目前,常用的煤质指标检测工具利用热分析技术对煤进行分析测试,虽然准确
性高但时效性差,通常从煤进厂到得出化验结果需花费 2-3 天时间,不利于企业存煤
上仓、配煤掺烧和核算成本等后续的生产和管理。快捷地检测煤质指标成为火电企
业亟待解决的问题。
在详细分析电煤图像及其对应的煤质指标数据的基础上,针对当前煤质指标检
测工具时效性差的问题,提出基于电煤图像数据分析的煤质指标检测方法。该方法
利用图像识别技术对煤质指标进行快捷地检测,分为电煤图像预处理、图像特征提
取与选择和分类决策三部分。电煤图像预处理模块使用图像处理技术,从电煤图像
中提取出全含煤样的图像。图像特征提取与选择模块提取电煤图像颜色特征中的颜
色矩和颜色直方图以及纹理特征中的灰度共生矩阵和 Tamura 纹理特征,从中选择最
能代表电煤图像煤质情况的特征。分类决策模块采用基于最小距离的分类方法,用
欧式距离函数衡量图像特征之间的距离。
实验结果表明,基于电煤图像数据分析的煤质指标检测方法是可行的;选择颜
色直方图和 Tamura 纹理特征综合进行煤质指标检测具有较高准确率。由于电煤图像
呈灰色、颜色信息量少且电煤图像库小,检测出的煤质指标存在一定的偏差。
关键词:煤质指标检测,图像识别,特征提取,分类决策
I
万方数据
华中科技大学硕士学位论文
Abstract
At present, coal quality index testing monly used thermal analysis
techniques to analyze and test the coal, although high accuracy but time-poor, usually
derived from coal into the plant to test results takes 2-3 days, which is not beneficial to
business blending coal, coal into the furnace of coal price