[发明专利]一种基于图像数据的煤炭质量检测方法

权利要求书

1.一种基于图像数据的煤炭质量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待检测煤炭的目标表面图像和反射光谱曲线图；

对所述目标表面图像进行自适应阈值边缘检测，得到目标纹理特征和煤炭颗粒轮廓集合，其中，煤炭颗粒轮廓集合中的煤炭颗粒轮廓是通过自适应阈值边缘检测，得到的表征待检测煤炭表面包含的煤炭颗粒的闭合边缘；

根据所述目标纹理特征和所述煤炭颗粒轮廓集合，确定所述待检测煤炭对应的煤炭颗粒度；

根据所述煤炭颗粒度，从预先获取的样本煤炭信息集合中筛选出满足颗粒条件的样本煤炭信息，作为目标煤炭信息，得到目标煤炭信息集合，其中，所述样本煤炭信息集合中的样本煤炭信息包括：样本煤灰分、样本反射光谱曲线图和样本煤炭颗粒度，颗粒条件是样本煤炭信息包括的样本煤炭颗粒度与所述煤炭颗粒度相等；

根据待检测煤炭的反射光谱曲线图、所述目标煤炭信息集合中的各个目标煤炭信息包括的样本反射光谱曲线图和样本煤灰分，从所述目标煤炭信息集合中筛选出满足相似条件的目标煤炭信息，作为相似煤炭信息；

将所述相似煤炭信息包括的样本煤灰分，确定为所述待检测煤炭的目标煤灰分；

根据所述目标煤灰分，生成所述待检测煤炭对应的目标煤炭质量信息；

所述根据所述目标纹理特征和所述煤炭颗粒轮廓集合，确定所述待检测煤炭对应的煤炭颗粒度，包括：

根据所述煤炭颗粒轮廓集合，确定煤炭颗粒轮廓面积均值；

根据所述煤炭颗粒轮廓面积均值和所述目标纹理特征，确定所述煤炭颗粒度；

确定煤炭颗粒度对应的公式为：

其中，T是煤炭颗粒度，是目标纹理特征，s是闭合边缘集合中闭合边缘的面积的均值。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像数据的煤炭质量检测方法，其特征在于，所述对所述目标表面图像进行自适应阈值边缘检测，得到目标纹理特征和煤炭颗粒轮廓集合，包括：

根据所述目标表面图像，确定所述目标表面图像对应的目标梯度直方图；

根据所述目标梯度直方图，通过大津阈值法，确定自适应阈值边缘检测的高阈值；

将与高阈值相差预先设置的预设数值的数值，确定为自适应阈值边缘检测的低阈值；

根据高阈值和低阈值，对所述目标表面图像进行边缘检测，得到边缘图像，其中，边缘图像包括：边缘集合；

根据边缘图像，确定参考纹理特征；

根据所述目标表面图像和边缘集合，确定细小边缘特征；

根据边缘集合，确定边缘完整特征；

根据参考纹理特征、细小边缘特征和边缘完整特征，确定边缘检测效果指标；

根据边缘检测效果指标和预先设置的效果指标阈值，确定目标低阈值；

将目标低阈值对应的参考纹理特征，确定为目标纹理特征；

根据高阈值和目标低阈值，对所述目标表面图像进行边缘检测，得到煤炭颗粒轮廓集合；

所述根据边缘集合，确定边缘完整特征，包括：

对边缘集合中的边缘进行划分，得到闭合边缘集合和非闭合边缘集合；

根据非闭合边缘集合中非闭合边缘的数量、闭合边缘集合中闭合边缘的数量和面积、闭合边缘集合中闭合边缘的面积的均值，确定边缘完整特征。