一种基于高光谱的煤岩识别检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于高光谱的煤岩识别检测方法。具体涉及煤炭自动开采领域。具体方法如下：将系统设备检测探头对准待识别检测区域，获取高光谱数据后，先对光谱数据进行预处理，再使用连续统去除法进一步对光谱数据进行归一化处理，并结合SVM算法建立出煤岩的检测识别模型，由该模型获得识别检测结果。此外，上述所有处理数据会传送到数据库中，数据库会对所有数据保存并给出数据库中的比对识别检测结果。最终，将模型所得识别检测结果以及数据库给出的比对识别结果进行输出显示。本发明专利技术提供的煤岩识别检测方法，能够快速、准确的获得煤岩识别的检测结果，对煤炭智能化、无人化开采具有重要意义。

【技术实现步骤摘要】
一种基于高光谱的煤岩识别检测方法
本专利技术涉及煤炭自动开采领域，更具体地说，涉及一种基于高光谱的煤岩识别检测方法。
技术介绍
煤炭作为一种常见的化石能源，早已成为我国重要的社会经济命脉。据最近调查统计显示，我国的主要能源消耗约70％为煤炭，并且煤炭在民用能源、化工原料、电力能源所占比例分别为80％、60％、67％，而在东北地区，冬季供暖仍然以煤炭能源为主。当前，我国经济发展趋势良好，虽然煤炭使用比例下降，但是在未来一段时间内，煤炭仍然是我国重要的消耗能源之一。因此，煤炭相关技术的发展，对推动经济增长具有重要意义。在国家大力倡导智能制造的背景下，煤岩识别作为实现煤炭无人智能化开采的关键技术点，其重要性可见一斑。受原理技术的限制，当前的煤岩识别技术仍然或多或少存在些应用问题。传统的识别检测方法有：声波探测、图像分析、热红外探测、γ射线探测、太赫兹光谱探测等，这些方法都没有从煤岩的物质本质属性上实现区分。而高光谱技术以λ/100(λ为光谱波长)的光谱分辨率作用于物质探测识别，可以原位、快速、低成本检测识别出物质成分，它的基本原理为在特定波长本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于高光谱的煤岩识别检测方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS1、在正常设备工作运行下，使用高光谱检测设备对待检测样本进行检测；/nS2、将采集到的光谱数据进行光谱预处理；/nS3、采用连续统去除法对已经预处理过的光谱数据进行归一化操作，并结合SVM算法技术建立出煤岩的检测识别模型；/nS4、将煤岩识别的检测结果送入数据库中进行保存并进行数据比对分析；/nS5、将数据库的比对结果，以及煤岩检测模型现场识别的结果进行输出操作。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于高光谱的煤岩识别检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、在正常设备工作运行下，使用高光谱检测设备对待检测样本进行检测；
S2、将采集到的光谱数据进行光谱预处理；
S3、采用连续统去除法对已经预处理过的光谱数据进行归一化操作，并结合SVM算法技术建立出煤岩的检测识别模型；
S4、将煤岩识别的检测结果送入数据库中进行保存并进行数据比对分析；
S5、将数据库的比对结果，以及煤岩检测模型现场识别的结果进行输出操作。


2.根据权利要求1所述的一种基于高光谱的煤岩识别检测方法，其特征在于：所述步骤S1中正常设备工作运行是指将检测探头对准煤岩识别区域，由外接聚光灯提供补光，由采样计算机获取并处理高光谱检测出的煤岩数据。


3.根据权利要求1所述的一种基于高光谱的煤岩识别检测方法，其特征在于：所述步骤S2的光谱预处理操作是指，采用CWT变换来校正背景，采用SG平滑法来消除光谱信号中的随机噪声；其中CWT变换公式如下：



f(t)是光谱信号，t是时域信号，是小波基函数，a为平移参数，C为小波系数。


4.根据权利要求1所述的一种基于高光谱的煤岩识别检测方法，其特征在于：所述步骤S3使用连续统去除法对光谱曲线归一化处理，利于后续特征波段的比较和提取，采用SVM技术建立出煤岩识别的模型，具体算法流程如下：
S301、设t为曲线上第t个节点，波长数组为WL(i)，反射率数组为X(i)，i＝1，2，…，N：
(1)设(WL(1)，X(1))为包络...

【专利技术属性】
技术研发人员：李文军，龙伟，高泽天，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22