煤质快速分析方案的应用研究

刘建兵

（晋城煤炭高新技术服务有限公司，山西 晋城 048026）

引言

煤炭是我国重要的能源资源，在国民经济中占据着十分重要的位置，我国煤炭储量虽大，但多数位置的煤质较差，不易进行分选和深加工，因此需要根据煤质的情况进行分选，将分选后的煤炭送到不同的区域进行处理，实现效益的最大化。目前选煤厂一般采用快浮检测或者快灰检测的方案，虽然检测精度较高，但单次检测时间长达一个小时，效率极低。随着选煤厂分选自动化程度的不断提升，煤质识别效率低已经成为限制选煤厂分选效率进一步提升的关键，而且目前的煤质分选是独立进行，无法和整个煤炭的分选过程实现联动，难以满足选煤厂煤质识别-煤质自动分选的智能化动态处理需求。

本文提出了一种新的煤质自动识别方案，通过非接触式的煤粒图像自动分割、煤粒状态识别，实现了对煤炭煤质状态的自动判断，根据实际应用表明，该自动分析方案能够将煤质检测时间缩短97.4%，初步能够满足选煤厂自动选煤效率的需求，为实现选煤厂的智能化煤质分选奠定了基础。

1 视觉煤质分析原理

要满足选煤厂煤质实时动态监测的需求，就要实现对输送带上煤流状态进行实时监测，因此提出了基于非接触式的机器视觉分析方案，通过视频摄像装置对不同时间段的煤流情况进行监控，然后对图像进行分割处理，提取出煤炭颗粒的区域特征信息，然后将获取的视频监测信息和系统内设定好的煤炭粒度分级情况对比，进而获取煤炭的煤质组成信息。

对煤质中煤炭和煤矸石的识别，主要是通过煤矸石和煤炭表面颜色、表面纹理的不同来进行区分，因此在进行视觉判别时，可利用神经网络技术，建立不同颗粒区域的特征图像及排布关系表，快速识别出不同纹理特征颗粒的分布情况，进而判断出煤流内煤炭和煤矸石的分布情况，

对煤流内煤炭粒度的分析，主要是利用煤炭颗粒的投影面积及图像分割识别技术来进行判断，假设煤炭颗粒的直径为d，则在一个面上的投影S 及体积V可表示为式（1）、式（2）[1]：

由于煤流中的煤炭颗粒的形状不规则，而一般来说，若煤炭的投影面积已知，则其粒径和体积可近似表示为式（3）、式（4）[2]：

式中：α、β 分别表示煤炭颗粒的形状系数。

通过以上分析，利用非接触式图像分割方案，通过对煤炭表面纹理、岩石、粒度等级、体积分布的分析和预测，即可快速地完成对取样图片上煤质情况的快速分析，为调整煤炭分选参数，提高煤炭分选效率和经济性奠定了基础。基于非接触式的图像分割识别方案原理如图1 所示[3]。

图1 基于非接触式的图像分割识别方案

2 图像分割识别原理

该非接触式的图像分割识别效果直接决定了煤质识别的精确性，传统的图像识别技术由于缺乏图像分割算法[4]，因此只能识别出输送带上煤流的的堆积形状，无法对煤体上的煤粒、煤矸石分布情况进行识别，难以满足对煤质的自动判断需求，因此本文提出采用图像分割技术[5]，对图片上煤粒的分布进行判断。同时，为了解决相邻煤炭颗粒间颜色相近、纹理相近难以识别的难题，采用了图像增强技术[6]，对成像后的煤炭颗粒进行对比色加强，提高煤粒之间的对比度，加强了煤粒的边缘色彩信息，同时利用最大值和最小值滤波消除的方式，对不明显的纹理进行弱化，提高相邻煤粒之间的对比度，提升识别效果。

在进行数据分析时，将图像边缘连接的区域设置为黑色背景，在黑色背景区域默认是接触边缘位置，不进行图像分割计入，从而消除图像中煤炭堆积的空隙区，提高分析的准确性。采用如下分割优化识别技术后的效果如图2 所示。

图2 图像分割识别效果示意图

3 煤质快速识别技术应用

为了对该煤质快速分析方案的有效性进行验证，在选煤厂搭建了一条动态煤质实时检测线体，在煤炭进入分选前的输送带处设置了采集装置，该视频装置主要包括光源、信息处理器、除尘装置、检测源及挡光架几个部分。

光源主要是用于保持采样区域内亮度的一致性，从而确保了在不同时间段内取样图片的效果，同时还起到对煤炭煤粒间接触区域的加强作用，提高图像分割时的煤粒分割效果。除尘装置主要用于对取样区域内的扬灰进行清理，提高图像识别效果，信息处理器主要是对视频采样的图片进行分析，检测源主要是视频及图像采集装置，实现对检测样品的非接触式取样。该选煤厂的煤质快速识别系统界面如图3 所示。

图3 原煤快速识别系统示意图

通过对煤矿井下应用的实际分析，采用新的非接触式煤粒图像分割方案，进行煤质识别的时间仅为0.026 h，比优化前缩短了97.4%，极大地提升了选煤厂煤质分选效率和可靠性。

4 结论

针对选煤厂煤质分析自动化程度低、分析速度慢、精确性差的不足，提出了一种新的煤质快速分析方案，其采用了非接触式煤粒图像分割的方案，实现了对煤炭粒度、色泽度的快速判断，根据在选煤厂的实际应用表明：

非接触式的机器视觉分析方案，通过视频摄像装置对不同时间段的煤流情况进行监控，将获取的视频监测信息和系统内设定好的煤炭的粒度分级情况对比，进而获取煤炭的煤质组成信息。

利用图像分割技术及图像增强技术，能够对煤炭颗粒进行对比色加强，提高煤粒之间的对比度，提升识别效果。

新的自动分析方案能够将煤质检测时间缩短97.4%，为实现选煤厂的智能化煤质分选奠定了基础。