块煤图像

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块煤图像

: 概率神经网络在矿井红外监控图像识别中的应用对粉煤图像和块煤图像灰度相关矩阵各统计量的数值进行了极差正规化处理,并分析了其统计量的分布特征.使用概率神经网络对粉煤图像和块煤图像进行了识别仿真.实验结果表明,用灰度相关矩阵各统计量作为粉煤图像和块煤...
评级：0 浏览量：57 收藏量：0 资源大小：1.58MB 上传时间：2020-07-18

: 图像处理在煤矸石分选系统中的应用煤矸石分选是煤矿生产中的重要环节。提出一种基于图像处理的煤矸石分选方法。...研究表明,煤块灰度均值明显小于矸石灰度均值,灰度均值指标能有效地识别出煤块和矸石,可代替人眼用于块煤预排矸过程。
评级：0 浏览量：123 收藏量：0 资源大小：289KB 上传时间：2020-05-11

: 图像灰度信息在煤矸石自动分选中的应用研究针对传统的基于图像灰度信息的块煤和矸石分选系统只是随意地选择块煤和矸石样本而缺乏代表性和实用性的问题,研究了一种侧重于实用性和系统性的基于图像灰度信息的块煤和矸石自动分选系统。首先从材质、纹理特征、...
评级：0 浏览量：106 收藏量：0 资源大小：726KB 上传时间：2020-05-07

: TDS智能分矸系统在煤矿井下的应用研究.pdf 该系统采用先进的X射线和图像识别技术，结合深度学习算法，能够精准识别煤与矸石，从而实现块煤的精确分选。在工作流程中，原煤首先通过滚轴筛进行初步筛选，不同粒度的煤炭分别进入不同的处理路径。较大的矸石直接...
评级：0 浏览量：79 收藏量：0 资源大小：595KB 上传时间：2021-09-07

: 袁店一井煤矿智能干选机技术规格书.docx 1. 采用"打砰"工艺，砰石出口在前，块煤出口在后。 2. 布料速度为N2m/s，处理能力为100t/h。 3. 物料分选粒度范围为300mm至50mm，最大可处理400mm的物料。 4. 干选机总长度不超过10m，入料滑板起点与选后砰石出口...
评级：0 浏览量：28 收藏量：0 资源大小：12KB 上传时间：2021-11-09

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