高效率选煤方法与流程

本发明涉及选煤，具体地，涉及高效率选煤方法。

背景技术：

1、目前，选煤厂大多采用人工选煤的方式。但是，这样的选煤方式不仅会造成环境的污染，而且选煤效率低下，需要有一定工作经验的操作人员才能胜任，操作人员的工作条件也十分恶劣。人工选煤的方式具有很大的局限性，机械选煤是必然的趋势。

2、现有的机械选煤技术，仍然依赖于人工操作，导致人为错误和设备使用不当的可能性增加，而且部分操作人员在选煤工作中不能严格执行规章制度，这不仅影响了煤炭产品的质量，还可能增加企业的运营风险。

技术实现思路

1、本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明提出高效率选煤方法。

2、本发明的高效率选煤方法包括以下步骤：对原煤进行破碎；对破碎后的原煤进行分级，以便得到清洁煤、中煤和煤矸石；采集所述清洁煤和所述中煤中的至少一者的光学图像，对所述光学图像进行处理以便得到煤矸石分割图像；和根据所述煤矸石分割图像抓取所述清洁煤和所述中煤中的所述至少一者中的煤矸石。

3、本发明的高效率选煤方法具有分选效率高的优点，通过利用本发明的高效率选煤方法，可以减少人为错误、减少对人工的需求、降低人力成本。

4、可选地，对所述光学图像进行处理包括以下步骤：将边缘检测算子应用于所述图像以便生成边缘图像，所述边缘图像中的煤矸石与周围环境的边界被高亮显示；和对所述边缘图像进行细化处理，以便减少所述边缘图像的边缘的宽度。

5、可选地，对所述光学图像进行处理还包括以下步骤：将经过所述细化处理的所述边缘图像中灰度值大于阈值的像素点的颜色设置为前景色，将经过所述细化处理的所述边缘图像中灰度值小于等于所述阈值的像素点的颜色设置为背景色，以便得到二值图像。

6、可选地，对所述光学图像进行处理还包括以下步骤：对所述二值图像进行开运算，以便去除所述二值图像中的小对象且保持所述二值图像中的煤矸石的整体形状不变；和对所述二值图像进行闭运算，以便填补孔洞、连接断裂的边缘、平滑煤矸石的边界。

7、可选地，对所述光学图像进行处理还包括以下步骤：在对所述二值图像进行所述开运算和所述闭运算后，提取所述二值图像中的煤矸石的特征，所述特征包括灰度特征、形状特征和纹理特征。

8、可选地，所述灰度特征包括煤矸石的灰度值和灰度直方图，所述形状特征包括煤矸石的面积、周长、长宽比和圆形度，使用灰度共生矩阵提取所述纹理特征。

9、可选地，对所述光学图像进行处理还包括以下步骤：根据所述灰度特征、所述形状特征和所述纹理特征对所述二值图像进行分割；从煤矸石的种子点开始，根据像素之间的相似性将相邻的像素点组合以便形成更大的区域；使用轮廓提取算法提取煤矸石的边界轮廓，以便得到所述煤矸石分割图像。

10、可选地，对所述煤矸石分割图像进行平滑处理，以便去除孤立区域和/或填充孔洞。

11、可选地，对破碎后的原煤进行所述分级包括以下步骤：将水和煤泥按照质量比(1-5):1的比例混合，制备成悬浮液；将破碎后的原煤和所述悬浮液混合，使所述原煤悬浮在所述悬浮液中，然后通过分离器进行密度分离以便得到所述清洁煤、所述中煤和所述煤矸石。

12、可选地，所述分离器为重介旋流器、斜槽和流槽中的一者。

1.一种高效率选煤方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的高效率选煤方法，其特征在于，对所述光学图像进行处理包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的高效率选煤方法，其特征在于，对所述光学图像进行处理还包括以下步骤：将经过所述细化处理的所述边缘图像中灰度值大于阈值的像素点的颜色设置为前景色，将经过所述细化处理的所述边缘图像中灰度值小于等于所述阈值的像素点的颜色设置为背景色，以便得到二值图像。

4.根据权利要求3所述的高效率选煤方法，其特征在于，对所述光学图像进行处理还包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的高效率选煤方法，其特征在于，对所述光学图像进行处理还包括以下步骤：在对所述二值图像进行所述开运算和所述闭运算后，提取所述二值图像中的煤矸石的特征，所述特征包括灰度特征、形状特征和纹理特征。

6.根据权利要求5所述的高效率选煤方法，其特征在于，所述灰度特征包括煤矸石的灰度值和灰度直方图，所述形状特征包括煤矸石的面积、周长、长宽比和圆形度，使用灰度共生矩阵提取所述纹理特征。

7.根据权利要求6所述的高效率选煤方法，其特征在于，对所述光学图像进行处理还包括以下步骤：

8.根据权利要求7所述的高效率选煤方法，其特征在于，对所述煤矸石分割图像进行平滑处理，以便去除孤立区域和/或填充孔洞。

9.根据权利要求1所述的高效率选煤方法，其特征在于，对破碎后的原煤进行所述分级包括以下步骤：

10.根据权利要求1所述的高效率选煤方法，其特征在于，所述分离器为重介旋流器、斜槽和流槽中的一者。