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公开(公告)号：CN104751193B
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201510197810.5
申请日：2015-04-24
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于距离约束相似性的煤岩识别方法，该方法直接面向煤岩识别任务，从煤岩数据中学习能辨别煤岩本质相似性的非线性相似性测度函数，具有适应煤岩图像数据变化的能力从而使得该方法具有高的识别稳定性和识别正确率，为自动化采掘、自动化放煤、自动化选矸等生产过程提供可靠的煤岩识别信息。
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公开(公告)号：CN105350963B
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201510856503.3
申请日：2015-12-01
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种基于相关性度量学习的煤岩识别方法，该方法从训练样本集有监督地学习到一种新的相关性度量函数来度量煤、岩图像样本的相关度，使得同类样本的相关性度量值越来越大，异类样本间的相关性度量值越来越小，从而提高了未知样本的分类率。本方法由图像预处理、训练过程和识别过程三大模块组成。预处理模块，对采集到的煤、岩图像进行简单的预处理，得到训练样本集。训练模块，用训练样本集学习到一个煤岩分类效果最优相关性度量函数。识别模块，利用最优相关性度量函数进行度量分类。该方法用了煤、岩在不同照度、不同视点下的图像作为训练样本，受照度和成像视点变化影响小，识别率高，稳定性好。
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公开(公告)号：CN105293002B
公开(公告)日：2017-07-25
申请号：CN201510708601.2
申请日：2015-10-28
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: B65G43/02
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的皮带纵向撕裂检测方法，在皮带下方安装成像系统，成像系统光轴垂直于皮带非承载面，摄取清晰皮带面图像，在图像中选取方向与皮带轴向近似一致的N条线段，在每条线段邻域内检测不连续点，当不连续点数大于设定的阈值时，判定皮带发生纵向撕裂。该方法测量精度高，灵敏度高，设备简单、成本低，易安装和维护，非接触式检测，检测设备不会遭受磨损。
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公开(公告)号：CN105293003B
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201510801100.9
申请日：2015-11-20
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: B65G43/02
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的皮带纵向撕裂检测方法，在皮带下方安装成像系统，成像系统光轴垂直于皮带非承载面，摄取清晰皮带面图像，检测皮带图像中的线结构，若与已知的线结构匹配，则判定皮带发生了纵向撕裂。该方法测量精度高，灵敏度高，设备简单、成本低，易安装和维护，非接触式检测，检测设备不会遭受磨损。
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公开(公告)号：CN103942576B
公开(公告)日：2017-06-16
申请号：CN201410139075.8
申请日：2014-04-09
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了一种用空域多尺度随机特征识别煤岩的方法，该方法用随机产生的不同个数、大小不同、位置不同的图像块内像素灰度值和的线性组合来描述煤、岩石图像；用聚类算法选择煤、岩石训练样本的图像特征作为基元字典，然后用最邻近规则对选定的煤、岩石样本图像的图像特征用基元字典标注，煤、岩石的一张样本图像的基元频率统计正则直方图表达了煤、岩石的一个模式，用多个模式表达煤、岩石特征；在识别时，待识别图像用与训练图像同样的方法抽取图像特征和建立直方图，然后和训练阶段学习到的模式进行比较，用χ2距离来度量，用最近邻准则来识别。该方法用了不同种类的煤、岩石在不同光线、不同视点下的图像作为训练样本，因而受光照和成像视点变化影响小，不受煤、岩石种类变化的影响，识别率高、稳定性好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105447517A
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201510801311.2
申请日：2015-11-20
Applicant: 中国矿业大学(北京)
CPC classification number: G06K9/6269 , G06K9/46 , G06K2009/4695
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏编码的空域金字塔匹配识别煤岩的方法，该方法从煤岩图像数据中学习煤岩的结构基元，所学习到结构基元捕捉到了煤岩图像本质的结构特征，进一步考虑了不同尺度下煤岩结构的空域信息，因而具有很强的鉴别能力和对成像环境变化的鲁棒性，从而使得该方法具有很高的识别稳定性和识别正确率，能为自动化采掘、自动化放煤、自动化选矸等生产过程提供可靠的煤岩识别信息。
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公开(公告)号：CN105373797A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510758329.9
申请日：2015-11-10
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06K9/46
CPC classification number: G06K9/46 , G06K2009/4695
Abstract: 本发明公开了一种基于平均池化稀疏编码的煤岩识别方法，该方法从煤岩图像数据中学习煤岩的结构基元，所学习到结构基元捕捉到了煤岩图像本质的结构特征，因而具有很强的鉴别能力和对成像环境变化的鲁棒性，从而使得该方法具有很高的识别稳定性和识别正确率，能为自动化采掘、自动化放煤、自动化选矸等生产过程提供可靠的煤岩识别信息。
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公开(公告)号：CN105293002A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510708601.2
申请日：2015-10-28
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: B65G43/02
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的皮带纵向撕裂检测方法，在皮带下方安装成像系统，成像系统光轴垂直于皮带非承载面，摄取清晰皮带面图像，在图像中选取方向与皮带轴向近似一致的N条线段，在每条线段邻域内检测不连续点，当不连续点数大于设定的阈值时，判定皮带发生纵向撕裂。该方法测量精度高，灵敏度高，设备简单、成本低，易安装和维护，非接触式检测，检测设备不会遭受磨损。
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公开(公告)号：CN105243401A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510758371.0
申请日：2015-11-10
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06K9/66
CPC classification number: G06K9/66 , G06K2209/19
Abstract: 本发明公开了一种基于煤岩结构元学习的煤岩识别方法，该方法通过煤岩结构元学习获得煤、岩图像的特征信息进行识别。本方法由图像预处理、训练过程和识别过程三大模块组成。预处理模块，对采集到的煤、岩图像进行简单的预处理，得到训练样本集。训练模块，用训练样本集训练结构元，提取图像特征信息。识别模块，根据训练得到的结构元，提取未知煤岩对象图像的特征信息，再输入到分类器中进行分类识别。该方法用煤、岩在不同照度、不同视点下的图像作为训练样本，且对图像噪声具有较高的鲁棒性，受照度和成像视点变化影响小，识别率高，稳定性好。
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公开(公告)号：CN104376313A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201410746274.5
申请日：2014-12-10
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Inventor： 伍云霞
Abstract: 本发明公开了一种用图像局部曲线方向分布识别煤岩的方法，识别过程分2步：A.计算已知煤岩对象的图像Ic、Ir和待识别的图像Io的局部曲线方向分布特征Hc、Hr和Ho；B.根据Ho与Hc、Hr的相似程度来确定待识别的图像Io的对象是煤或者岩石。本发明的方法提高了煤岩识别稳定性和识别正确率，为自动化采掘、自动化放煤、自动化选矸等生产过程提供可靠的煤岩识别信息，解决现有的基于图像技术的煤岩识别方法识别稳定性和识别正确率较低的问题。
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