识别煤和煤矸石的方法及其识别装置制造方法及图纸

本申请是关于一种识别煤块和煤矸石的方法。该方法包括：利用高光谱相机中的目标成像通道对煤流进行成像，得到煤流的高光谱图像，其中煤流中包括煤块和煤矸石，目标成像通道是根据煤块和煤矸石的光谱图像特征信息确定的；利用预先训练的目标检测模型对煤流的高光谱图像进行识别，得到煤块和/或煤矸石的位置信息，其中目标训练模型是通过对煤块和煤矸石的高光谱图像进行数据训练得到的。本申请提供的方案，能够准确地对煤块和煤矸石进行识别，提高煤块和煤矸石分选的准确度，进一步提高煤块和煤矸石分选的效率。

【技术实现步骤摘要】
识别煤和煤矸石的方法及其识别装置
本申请涉及高光谱技术、以及计算机视觉
，尤其涉及一种识别煤和煤矸石的方法及其识别装置，该方案主要用于识别煤流中的煤和煤矸石。
技术介绍
在成煤的过程中，煤形成的同时会产生一种含碳量较低的岩石，称之为煤矸石。煤矸石会影响成品煤的产品质量，因此如何将煤矸石从煤流中分离是一个煤矿企业需着力解决的问题。目前，在相关技术中，煤矸分选方法一般包括以下两类：一、干选法分选；二、湿选法分选等。上述相关技术中，均在一定程度上存在煤矸分选识别准确率低的技术缺陷。
技术实现思路
为克服上述相关技术中存在的技术缺陷，本申请提供一种识别煤块和煤矸石的方法，适用于从煤流中识别煤块和煤矸石，提高其识别准确性，从而提高煤矸分选的效率。本申请第一方面提供一种识别煤块和煤矸石的方法，包括：利用高光谱相机中的目标成像通道对煤流进行成像，得到煤流的高光谱图像，其中所述煤流中包括煤块和煤矸石，所述目标成像通道是根据煤块和煤矸石的光谱图像特征信息确定的；利用预先训练的目标检测模型对所述煤流的高光谱图像进行识别，得到煤块和/或煤矸石的位置信息，其中所述目标训练模型是通过对煤块和煤矸石的高光谱图像进行数据训练得到的。具体的，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述方法还包括：根据煤块的高光谱图像和煤矸石的高光谱图像，将高光谱相机中的部分成像通道确定为所述目标成像通道，一个成像通道对应一个波段。具体的，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据煤块的高光谱图像和煤矸石的高光谱图像，将高光谱相机中的部分成像通道确定为所述目标成像通道，包括：利用高光谱相机中全部的成像通道对煤块进行成像，得到所述煤块的高光谱图像；利用高光谱相机中全部的成像通道对煤矸石进行成像，得到所述煤矸石的高光谱图像；将所述煤块的高光谱图像，和所述煤矸石的高光谱图像进行比较，得到可以区分煤块和煤矸石的光谱图像特征信息；将高光谱相机中与上述可以区分煤块和煤矸石的光谱图像特征信息对应的成像通道确定为所述目标成像通道。具体的，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述方法还包括：利用计算机视觉算法对训练集进行数据训练得到所述目标检测模型，所述训练集为煤块和煤矸石在所述目标成像通道中成像后得到的高光谱图像集合。可选的，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述计算机视觉算法包括：目标检测算法和图像分割算法。可选的，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述方法还包括：利用标注软件工具对所述训练集进行标注。可选的，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述煤流的高光谱图像包括：原始的高光谱图像，或，处理后的高光谱图像，其中原始的高光谱图像是所述目标成像通道对煤流成像后直接输出的高光谱图像。可选的，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述方法还包括：根据煤块和/或煤矸石的位置信息，执行分离操作，以分离煤块和煤矸石。本申请第二方面提供一种识别装置，所述识别装置用于识别煤块和煤矸石，包括：成像模块，用于利用高光谱相机中的目标成像通道对煤流进行成像，得到煤流的高光谱图像，其中所述目标成像通道是根据煤块和煤矸石的光谱图像特征信息确定的；识别模块，用于利用预先训练的目标检测模型对所述煤流的高光谱图像进行识别，得到煤块和/或煤矸石的位置信息，其中所述目标检测模型是通过对煤块和煤矸石的高光谱图像进行数据训练得到的。其中，第二方面中识别装置的其他可能的实现方式与上述第一方面中识别煤块和煤矸石的方法的实现方式类似，其相关描述可参阅上述第一方面中相关部分的描述，此处不再赘述。本申请第三方面提供一种电子设备，包括：处理器和存储器，其中，所述存储器用于存储计算机操作指令；所述处理器，用于通过调用所述计算机操作指令，以执行上述第一方面及其任意一种实现方式中所述的识别煤块和煤矸石的方法。本申请第四方面提供一种非暂时性机器可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如上第一方面及其任意一种实现方式中所述的方法。本申请提供的技术方案可以实现以下有益效果：首先，由于煤块和煤矸石的成分不同，且不同成分对光谱的吸收不同，进而表现出不同的光谱特征信息，从而根据煤块和煤矸石的光谱图像特征信息确定的目标成像通道可以对煤块和煤矸石进行区分；其次，利用目标检测模型对煤流的高光谱图像进行识别，并且该目标检测模型是通过对煤块和煤矸石的高光谱图像进行数据训练得到的，使用大数据方式对煤块和煤矸石进行位置信息识别；因此，使用本申请中利用煤块和煤矸石两者表现出的光谱图像特征不同的特性，并结合大数据方式对煤块和煤矸石进行识别，可以有效的避免煤流环境下粉尘和水分等环境因素的影响，从而准确地对煤块和煤矸石进行识别，提高煤块和煤矸石分选的准确度，进一步提高煤块和煤矸石分选的效率。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。附图说明下文中将结合附图对本申请示例性实施方式进行更详细的描述，本申请的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本申请示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。图1为本申请实施例示出的高光谱成像系统的一个实施例示意图；图2为本申请实施例中示出的识别煤块和煤矸石的方法的一个实施例示意图；图3为本申请实施例示出的煤矸分选工艺的一个流程示意图；图4是本申请实施例中示出的识别装置的一个组成结构示意图；图5是本申请实施例示出的电子设备的结构示意图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本申请的优选实施方式。虽然附图中显示了本申请的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本申请更加透彻和完整，并且能够将本申请的范围完整地传达给本领域的技术人员。在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。应当理解，尽管在本申请可能采用术语“第一”、“第二”、“第三”等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。在本申请的描述中，煤块即是指煤，煤矸石也可以称之为矸石，使用煤块和煤矸石只是为了便于区分两者。本申请实施例方案主要用于选煤车间中，对于煤矿的选煤车间来说，无论是井上的选煤厂，还是井下的选煤厂，其工作环境都会本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种识别煤块和煤矸石的方法，其特征在于，包括：/n利用高光谱相机中的目标成像通道对煤流进行成像，得到煤流的高光谱图像，其中所述目标成像通道是根据煤块和煤矸石的光谱图像特征信息确定的；/n利用预先训练的目标检测模型对所述煤流的高光谱图像进行识别，得到煤块和/或煤矸石的位置信息，其中所述目标检测模型是通过对煤块和煤矸石的高光谱图像进行数据训练得到的。/n

【技术特征摘要】
1.一种识别煤块和煤矸石的方法，其特征在于，包括：
利用高光谱相机中的目标成像通道对煤流进行成像，得到煤流的高光谱图像，其中所述目标成像通道是根据煤块和煤矸石的光谱图像特征信息确定的；
利用预先训练的目标检测模型对所述煤流的高光谱图像进行识别，得到煤块和/或煤矸石的位置信息，其中所述目标检测模型是通过对煤块和煤矸石的高光谱图像进行数据训练得到的。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述方法还包括：根据煤块的高光谱图像和煤矸石的高光谱图像，将高光谱相机中的部分成像通道确定为所述目标成像通道，一个成像通道对应一个波段。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据煤块的高光谱图像和煤矸石的高光谱图像，将高光谱相机中的部分成像通道确定为所述目标成像通道，包括：
利用高光谱相机中全部的成像通道对煤块进行成像，得到所述煤块的高光谱图像；
利用高光谱相机中全部的成像通道对煤矸石进行成像，得到所述煤矸石的高光谱图像；
将所述煤块的高光谱图像，和所述煤矸石的高光谱图像进行比较，得到可以区分煤块和煤矸石的光谱图像特征信息；
将高光谱相机中与上述可以区分煤块和煤矸石的光谱图像特征信息对应的成像通道确定为所述目标成像通道。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述方法还包括：利用计算机视觉算法对训练集进行数据训练得到所述目标检测模型，所述训练集为煤块和煤矸石在所述目标成像通道中成像后得到的高光谱图像集合。


5.根据权利要求4所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：李忠义，朱晓宁，
申请(专利权)人：精英数智科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山西;14