基于图像和激光点云融合的智能采面煤岩识别
TH6%TD42; 为了提高采煤工作面的智能化水平,提出了基于图像和激光点云融合的煤岩识别方法.首先,利用三维重建构建了蕴含煤岩颜色信息及截割纹理特征的图像点云;其次,提出了基于改进迭代最近点(iterative closest point,简称ICP)算法的煤岩点云配准方法,提高了点对间的搜索速度和配准精度;然后,设计了基于改进区域生长算法的煤岩识别方法,通过仿真分析验证了改进措施的有效性;最后,搭建了采煤机煤岩截割实验系统,并对相关改进算法进行了实验对比分析.结果表明,所提方法的点云数据分割效果最好,煤岩识别准确率达92.95%.在煤矿井下采煤工作面进行了现场测试,进一步证明了所提煤岩识别...
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Published in | 振动、测试与诊断 Vol. 43; no. 2; pp. 254 - 262 |
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Main Authors | , , , , , |
Format | Journal Article |
Language | Chinese |
Published |
中国矿业大学机电工程学院 徐州,221116%中国矿业大学机电工程学院 徐州,221116
01.04.2023
中国矿业大学徐海学院 徐州,221008%内蒙古扎鲁特旗扎哈淖尔煤业有限公司 通辽,029100 |
Subjects | |
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ISSN | 1004-6801 |
DOI | 10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2023.02.007 |
Cover
Summary: | TH6%TD42; 为了提高采煤工作面的智能化水平,提出了基于图像和激光点云融合的煤岩识别方法.首先,利用三维重建构建了蕴含煤岩颜色信息及截割纹理特征的图像点云;其次,提出了基于改进迭代最近点(iterative closest point,简称ICP)算法的煤岩点云配准方法,提高了点对间的搜索速度和配准精度;然后,设计了基于改进区域生长算法的煤岩识别方法,通过仿真分析验证了改进措施的有效性;最后,搭建了采煤机煤岩截割实验系统,并对相关改进算法进行了实验对比分析.结果表明,所提方法的点云数据分割效果最好,煤岩识别准确率达92.95%.在煤矿井下采煤工作面进行了现场测试,进一步证明了所提煤岩识别方法的可行性和实用性. |
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ISSN: | 1004-6801 |
DOI: | 10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2023.02.007 |