[发明专利]一种基于移动终端的煤炭地质强度指标图像检测方法

权利要求书

1.一种基于移动终端的煤炭地质强度指标图像检测方法，其特征在于，包括：

获取待测煤炭岩体图像；

对所述待测煤炭岩体图像进行图像处理，提取待测煤炭岩体的裂隙节理参数；

根据所述待测煤炭岩体的裂隙节理参数，利用优化后的BP神经网络模型对待测煤炭岩体进行检测，得到煤炭地质强度指标，以进行煤岩截割规划与钻探；所述优化后的BP神经网络模型包括裂隙节理参数输入层、隐含层和地质强度指标输出层。

2.根据权利要求1所述的基于移动终端的煤炭地质强度指标图像检测方法，其特征在于，所述优化后的BP神经网络模型的构建过程具体包括：

获取煤炭岩体原始图像；

对所述煤炭岩体原始图像进行图像处理，提取煤炭岩体的裂隙节理参数；

构建数据集和BP神经网络模型；所述数据集包括所述煤炭岩体的裂隙节理参数和估算的煤炭地质强度指标；

以所述煤炭岩体的裂隙节理参数为输入，以所述估算的煤炭地质强度指标为输出，对所述BP神经网络模型进行训练，得到训练后的BP神经网络模型；

利用改进粒子群算法对所述训练后的BP神经网络模型进行优化，得到优化后的BP神经网络模型。

3.根据权利要求1所述的基于移动终端的煤炭地质强度指标图像检测方法，其特征在于，所述裂隙节理参数包括裂隙节理数量、裂隙宽度、裂隙长度和占有率。

4.根据权利要求3所述的基于移动终端的煤炭地质强度指标图像检测方法，其特征在于，所述对所述煤炭岩体原始图像进行图像处理，提取煤炭岩体的裂隙节理参数，具体包括：

对所述煤炭岩体原始图像进行灰度化、边缘检测和去噪处理，得到处理后的煤炭岩体图像；

根据所述处理后的煤炭岩体图像提取煤炭岩体的裂隙节理数量；

利用公式L＝(n+2m)ε计算煤炭岩体的裂隙长度；其中，L表示裂隙长度，n表示处理后的煤炭岩体图像中心线上水平或垂直相邻的像素点数量，m表示处理后的煤炭岩体图像中心线上45°相邻的像素点数量，ε表示单像素点的长度；

利用公式D＝(p+2q)ε计算煤炭岩体的裂隙宽度；其中，D表示裂隙宽度，p表示处理后的煤炭岩体图像垂线上水平或垂直相邻的像素点数量，q表示处理后的煤炭岩体图像垂线上45°相邻的像素点数量；

根据处理后的煤炭岩体图像中裂隙节理像素点的数量和非裂隙节理像素点的数量，确定占有率。

5.根据权利要求4所述的基于移动终端的煤炭地质强度指标图像检测方法，其特征在于，所述根据所述处理后的煤炭岩体图像提取煤炭岩体的裂隙节理数量，具体包括：

计算所述处理后的煤炭岩体图像中像素点的梯度幅值；

根据所述梯度幅值进行非极大值抑制，确定所述处理后的煤炭岩体图像的裂隙边缘点，得到含有裂隙边缘点的煤炭岩体图像；

利用双阈值法对所述含有裂隙边缘点的煤炭岩体图像进行处理，得到含有裂隙节理的煤炭岩体图像；

根据所述含有裂隙节理的煤炭岩体图像，确定所述裂隙节理数量。

6.根据权利要求1所述的基于移动终端的煤炭地质强度指标图像检测方法，其特征在于，利用移动终端获取所述待测煤炭岩体图像。