仪器仪表学报

作者：司 垒，谭 超，朱嘉皓，王忠宾，李嘉豪

单位：司 垒,1.中国矿业大学机电工程学院,,谭 超,1.中国矿业大学机电工程学院,,朱嘉皓,1.中国矿业大学机电工程学院,,王忠宾,1.中国矿业大学机电工程学院,,李嘉豪,1.中国矿业大学机电工程学院,

关键词：煤矸识别;X射线图像;激光点云;特征提取;轻量梯度提升机

基金：国家自然科学基金面上项目（52074271）、江苏省自然科学基金面上项目（BK20211245）、中国博士后科学基金特别资助项目（2020T130696）、江苏省科协青年科技人才托举工程〔苏科协发〔2021〕103号）、江苏高校优势学科建设工程项目（苏政办发〔2018〕87号）资助

煤矸高效分选是实现煤炭资源绿色开采的重要手段,其核心技术是煤和矸石的快速精准识别。因此,本文提出了基于X射线图像和激光点云融合的煤矸识别方法。首先,设计了基于局部熵和全局均差加权的改进Otsu分割算法,以此提高X射线图像的分割精度和分割效率;同时,利用直通滤波和体素栅格降采样简化了煤矸激光点云数据,进而提取了X射线图像和激光点云的煤矸组合特征。然后,针对传统麻雀搜索算法(SSA)易陷入局部最优和种群多样性差等问题,提出了多策略改进的SSA算法(ISSA),并用于轻量梯度提升机(LightGBM)参数的寻优,进而设计了基于ISSA-LightGBM的煤矸快速识别模型。最后,搭建了煤矸识别实验平台,开展了相应的实验对比分析,结果表明:ISSA-LightGBM模型的煤矸识别准确达99.00%,综合性能优于其它模型,满足了煤矸高效识别的需求。

来源：2022年第9期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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