【摘 要】
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为了解决煤矿生产环境下附着的煤粉对煤矸识别正确率的影响,引入三维数据用于煤矸识别.通过模拟生产环境,搭建了双目线结构光煤矸三维成像系统,采集煤矸的三维信息;构建煤矸三维数据集,完成神经网络参数的训练和识别测试.测试结果显示对于经过清洗的煤矸三维数据,神经网络识别正确率为96.7％,对于未经清洗的煤矸三维数据,识别正确率为95.6％.实验结果证实了利用三维数据进行煤矸识别的有效性,消除了现场工况下附着煤粉对煤矸识别正确率的影响.
【机 构】
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河北工程大学数理科学与工程学院,河北邯郸 056038
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为了解决煤矿生产环境下附着的煤粉对煤矸识别正确率的影响,引入三维数据用于煤矸识别.通过模拟生产环境,搭建了双目线结构光煤矸三维成像系统,采集煤矸的三维信息;构建煤矸三维数据集,完成神经网络参数的训练和识别测试.测试结果显示对于经过清洗的煤矸三维数据,神经网络识别正确率为96.7％,对于未经清洗的煤矸三维数据,识别正确率为95.6％.实验结果证实了利用三维数据进行煤矸识别的有效性,消除了现场工况下附着煤粉对煤矸识别正确率的影响.
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