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一种基于多光谱技术的煤矸石快速检测的方法与装置
| 专利名称： | 一种基于多光谱技术的煤矸石快速检测的方法与装置 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于多光谱技术的煤矸石快速检测的方法与装置。本发明将多光谱成像技术用于煤矸石检测，构建一个煤和矸石多光谱图像采集系统，获取煤矸石多光谱图像，利用图像融合技术处理多光谱图像，将图像融合后的煤和矸石的多光谱图像用于煤矸石检测。改进YOLO‑V3并设计一个煤矸石快速检测模型，把融合后的多光谱图像标注并用于检测模型的训练。最后将训练好检测模型用于煤矸石检测。本发明基于多光谱成像技术检测煤矸石，相比于可见光图像，多光谱能获得煤和矸石更丰富的特征，具有更高的准确率。此外，设计的改进检测模型有更快的检测速度，可以实现煤矸石在线检测。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 申请人： | 安徽理工大学 |
| 发明人： | 来文豪;周孟然;宋红萍 |
| 专利状态： | 有效 |
| 申请日期： | 1900-01-20T10:00:00+0805 |
| 发布日期： | 1900-01-20T00:00:00+0805 |
| 申请号： | CN202010026120.4 |
| 公开号： | CN111077093A |
| 分类号： | G01N21/31;G01N21/25;G01N21/17;G;G01;G01N;G01N21;G01N21/31;G01N21/25;G01N21/17 |
| 申请人地址： | 232001 安徽省淮南市山南新区泰丰大街168号 |
| 主权项： | 1.一种基于多光谱技术的煤矸石快速检测的方法与装置，其特征在于：设计一个煤和矸石多光谱数据采集系统，采集煤和矸石的多光谱图像，然后利用图像融合技术将多个光谱图像融合成一个光谱图像，最后利用构建一个基于卷积神经网络煤矸石检测模型，检测每张经融合后的光谱图像中煤矸石的位置。 2.根据权利要求1所述的煤和矸石多光谱数据采集系统，其特征在于，具体包括以下步骤： 首先打开光源，照射待检测煤矸石，煤矸石反射宽波段的光，经带通滤光片过滤，只允许特定波长的光通过镜头进入光谱成像仪，并由光谱成像仪成像；多光谱成像仪的曝光时间设置和工作由计算机控制经USB3.0数据线控制，同时光谱采成像仪会把采集的煤或矸石的光谱图像数据经USB3.0数据线传到电脑中。 3.根据权利要求1所述的煤矸石多光谱图像归一化处理和融合，其特征在于，具体包括以下步骤： 令某一个波段的多光谱图像数据为P，其中，每个光谱图像的分辨率为w×h，即光谱图像的长为w高为h： P′数据归一化后光谱图像；多光谱图像融合方法采用一种高效且计算量较小的图像融合，如下： 式(2)、(3)和(4)中，BP′为基图像，P′是多光谱的一个波段，P″为融合后的多光谱图像。 4.根据权利要求1所述的煤矸石光谱图像检测模型，其特征在于：构建一个轻量、高效的煤和矸石的光谱图像检测模型；标注每张融合后的光谱图像，并作为检测模型的目标输出，将融合后的多光谱图像作为检测模型的输入，训练检测模型；最后将训练好的煤矸石检测模型用于煤矸石检测。 5.根据权利要求4所述的构建轻量、高效的煤和矸石的光谱图像检测模型，其特征在于：改进YOLO-V3并设计一个适用于煤矸石多光谱图像快速在线检测模型体，首先，设计一个基于稠密连接的特征提框架以代替YOLO-V3中的残差连接，提高模型的效率；然后，采两种刻度特征图，分别是40*20*14和20*10*14。 6.根据权利要求5所述的设计基于稠密连接的特征提框架，其特征在于：卷核大小均为3*3，步长为1；池化采用最大池化法，池化核大小为2*2，步长2；激活函数采用Relu原理如： 式5中，pi,j为卷积后特征图中像素点值。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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