【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及煤岩裂隙识别，具体是基于mcsn网络模型的ct煤岩裂隙图像分割方法。
技术介绍
1、随着煤炭开采的深度和强度的不断增加，煤岩瓦斯复合动力灾害日益加剧，严重制约深部矿井的安全高效开采与矿区环境的协同发展。煤岩体中存在包括裂隙、孔隙等在内的多种缺陷结构，这些孔裂隙结构对煤层瓦斯赋存和运移具有决定性影响。同时，煤岩结构的失稳与破坏所引发的矿山动力灾害也与煤岩孔裂隙结构的变化与扩展息息相关。因此，开展煤岩裂隙识别的相关分析，对于研究煤层瓦斯运移规律及围岩稳定性具有重要的现实意义。
2、工业ct扫描是一种使用x射线对煤岩体内部进行无损检测的技术，近年来，在岩石力学领域得到了广泛应用。ct扫描具有无损检测、高精度图像和数字化等优点，成为了研究煤岩体内部裂隙结构的有效方法。
3、随着数字图像处理技术的提高，基于阈值分割、边缘检测和小波变换的图像分割算法在煤岩图像处理中得到广泛应用。郑江韬等利用深度学习模型unet实现了煤岩体裂隙ct图像的智能化分割，并利用分割结果完成了三维重构。lu等基于全卷积神经网络unet，...
【技术保护点】
1.基于MCSN网络模型的CT煤岩裂隙图像分割方法，其特征在于依次按以下步骤进行：
2.如权利要求1所述的基于MCSN网络模型的CT煤岩裂隙图像分割方法，其特征在于，第一步骤包括如下操作：
3.如权利要求2所述的基于MCSN网络模型的CT煤岩裂隙图像分割方法，其特征在于，第二步骤包括如下子步骤：
4.如权利要求3所述的基于MCSN网络模型的CT煤岩裂隙图像分割方法，其特征在于第三步骤包括如下子步骤：
5.根据权利要求3所述的基于MCSN网络模型的CT煤岩裂隙图像分割方法，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.基于mcsn网络模型的ct煤岩裂隙图像分割方法，其特征在于依次按以下步骤进行：
2.如权利要求1所述的基于mcsn网络模型的ct煤岩裂隙图像分割方法，其特征在于，第一步骤包括如下操作：
3.如权利要求2所述的基于mcsn网络模型的ct煤岩裂...
【专利技术属性】
技术研发人员：王登科，王龙航，聂百胜，陈旭，余伟健，张卫中，蒋长宝，蒋志刚，浦海，李文睿，李树清，张小东，朱熹，
申请(专利权)人：河南理工大学，
类型：发明
国别省市：
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