李 曼，何仙利，楊茂林，段 雍

(1.西安科技大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，陜西 西安 710054；2.陜西省礦山機(jī)電裝備智能監(jiān)測(cè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西 西安 710054)

0 引 言

煤矸分選作為煤炭開(kāi)采過(guò)程中一個(gè)基本的生產(chǎn)環(huán)節(jié)，是提高煤炭質(zhì)量的重要途徑之一，煤矸識(shí)別是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)選煤技術(shù)的關(guān)鍵[1]。傳統(tǒng)的煤矸分選方法如人工撿矸是依據(jù)煤矸表面顏色、亮度、形狀等差異進(jìn)行判斷識(shí)別，存在勞動(dòng)強(qiáng)度大、效率和精度低的問(wèn)題[2]；射線(xiàn)分選是根據(jù)射線(xiàn)透過(guò)煤和矸石的吸收、衰減量不同進(jìn)行識(shí)別，易受煤矸含水量的影響、危害工人身體健康[3]；重介質(zhì)選煤法、跳汰選煤法通過(guò)煤和矸石密度差異進(jìn)行煤矸分離，存在工序復(fù)雜、分選精確度低等弊端[4]。由于煤和矸石的形成方式、組成元素不同，導(dǎo)致其物理形狀、表面性質(zhì)有著較明顯的差異，近年來(lái)，基于圖像處理的自動(dòng)化新型選煤技術(shù)，以其所具有的非接觸，勞動(dòng)強(qiáng)度低、生產(chǎn)率高，環(huán)境污染小等優(yōu)點(diǎn)，受到了很多人的重視[5]。基于圖像處理的煤矸識(shí)別中，煤和矸石圖像特征提取的效果決定煤矸識(shí)別準(zhǔn)確度，針對(duì)這一問(wèn)題，文獻(xiàn)[6-8]利用灰度直方圖的顯著差異，提取灰度特征作為區(qū)分煤與矸石的條件。文獻(xiàn)[9-10]基于灰度共生矩陣提取煤矸圖像二階矩、對(duì)比度、熵、相關(guān)性等紋理特征參數(shù)，用于煤矸圖像的自動(dòng)識(shí)別。文獻(xiàn)[11]采用差分盒維法計(jì)算煤和矸石灰度圖像的分形維數(shù)，得到煤矸圖像的分形維數(shù)具有明顯的差異。文獻(xiàn)[12-15]分別對(duì)煤和矸石的灰度和紋理特征進(jìn)行提取分析，得到以灰度、紋理聯(lián)合特征作為特征向量可以取得較高識(shí)別準(zhǔn)確率。文獻(xiàn)[16-19]提出局部二值模式、字典學(xué)習(xí)、小波分解、二進(jìn)制十字法等煤矸圖像特征提取方法，均有效提高了煤矸識(shí)別準(zhǔn)確率。文獻(xiàn)[20]根據(jù)煤和矸石輪廓曲線(xiàn)中不同的多重分形結(jié)構(gòu)，采用MFDFA方法提取煤和矸石的幾何特征。文獻(xiàn)[21]提出了一種基于彩色紋理分析和多層感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺(jué)分類(lèi)模型，分別從HSV和YCbCr顏色空間中提取顏色紋理特征，作為MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量。煤礦生產(chǎn)工況條件差，外界因素易造成煤和矸石表面信息弱化，導(dǎo)致煤矸圖像特征難以讀取和識(shí)別，針對(duì)該問(wèn)題，文獻(xiàn)[22]研究了原煤外在水分對(duì)干法選煤的影響，得到孔隙度發(fā)達(dá)的煤炭顆粒表面水分是影響干法選煤的主要因素。文獻(xiàn)[23]對(duì)不同照度下煤和矸石的灰度、紋理特征進(jìn)行研究，得到考慮照度因素后的煤矸識(shí)別正確率有一定提升。文獻(xiàn)[24]基于Relief算法權(quán)重的特征遞歸對(duì)煤矸表面顏色和紋理特征進(jìn)行篩選，分別對(duì)表面無(wú)煤泥干燥、濕潤(rùn)，覆蓋干煤泥、濕煤泥4種不同工況下的煤矸樣本進(jìn)行識(shí)別研究。

上述對(duì)煤和矸石特征提取方法的研究中考慮到了光照、顏色等特征的影響。然而，在實(shí)際工況下，煤炭中的水分不僅降低煤炭的質(zhì)量，對(duì)特征提取與煤矸識(shí)別也存在嚴(yán)重影響[25]。文獻(xiàn)[23]提出了經(jīng)水淋、水浸的煤矸樣本會(huì)在外觀(guān)上發(fā)生改變、并在一定程度上影響其特征識(shí)別，但并未對(duì)其影響規(guī)律進(jìn)行研究。文獻(xiàn)[24]僅考慮了單一表面含水量，未進(jìn)行多種含水量的定量研究。原煤自身的干濕狀況以及煤炭生產(chǎn)環(huán)境易受潮濕、雨淋、噴淋、沖洗等影響，導(dǎo)致煤和矸石表面含水量不同，使表面狀態(tài)存在差異。目前，國(guó)內(nèi)外關(guān)于水分對(duì)于煤和矸石特征提取的研究較少。本文在現(xiàn)有的煤矸特征提取研究的基礎(chǔ)上，研究不同外在水分對(duì)煤和矸石特征的影響，揭示不同外在水分下煤矸圖像特征的變化規(guī)律，為實(shí)際工況下基于圖像的煤矸識(shí)別研究提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

1 試驗(yàn)方案及樣本圖像獲取

1.1 試驗(yàn)方案

依據(jù)結(jié)合狀態(tài)的不同，煤中的水分有化合水和游離水2類(lèi)。游離水又分內(nèi)在水分和外在水分，內(nèi)在水分是由植物變成煤時(shí)所含的水分，外在水分是在開(kāi)采、運(yùn)輸?shù)冗^(guò)程中附在煤表面和裂隙中的水分[26]。煤矸表面的干濕程度主要由外在水分決定，采用試驗(yàn)法研究不同外在水分下煤和矸石表面特征的變化規(guī)律。

試驗(yàn)時(shí)，在已知試驗(yàn)環(huán)境溫度和濕度的情況下，通過(guò)浸泡對(duì)試驗(yàn)樣本進(jìn)行吸水處理，直到其含水量達(dá)到飽和狀態(tài)。之后將其放置于電熱恒溫箱中于一定溫度下進(jìn)行干燥，在固定的加熱時(shí)間段按照一定的先后順序?qū)γ汉晚肥瘶颖具M(jìn)行圖片采集。圖像采集過(guò)程中對(duì)每個(gè)加熱時(shí)間段的煤矸樣本進(jìn)行稱(chēng)重，并記錄質(zhì)量。直至質(zhì)量恒定，即達(dá)到干燥狀態(tài)，停止采集。

1.2 圖像采集系統(tǒng)和試驗(yàn)裝置

圖像采集系統(tǒng)用于不同外在水分樣本圖像的采集，主要有計(jì)算機(jī)，邁德威視MV-GE502GC-T-CL型號(hào)相機(jī)、MV-LD-12-10M-J型號(hào)鏡頭、2盞LED光源、PD6612L型號(hào)照度計(jì)，遮光罩等。其他試驗(yàn)裝置包括202-0SB型電熱恒溫箱，JM-B3002電子天平，AS105溫濕度傳感器。光照強(qiáng)度設(shè)定為3 000 LUX，采用全遮光布料遮擋，相機(jī)光圈設(shè)定為F8，感光度為8，自動(dòng)對(duì)焦模式，鏡頭到采集平面距離設(shè)定為200 mm，圖像采集系統(tǒng)和主要試驗(yàn)裝置如圖1所示。

圖1 試驗(yàn)系統(tǒng)實(shí)物Fig.1 Physical picture of experimental system

1.3 圖像樣本集的建立

試驗(yàn)選取韓城礦區(qū)桑樹(shù)坪2號(hào)礦井，粒度大小相當(dāng)?shù)拿汉晚肥?00塊為樣本，在溫度28 ℃、濕度52%RH的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下浸泡至飽和狀態(tài)。樣本圖像采集過(guò)程中電熱恒溫箱溫度保持60 ℃，煤和矸石樣本放入恒溫箱進(jìn)行干燥處理，每干燥10 min采集一次圖片并對(duì)樣本質(zhì)量進(jìn)行稱(chēng)重。試驗(yàn)過(guò)程中每個(gè)樣本共記錄7次，對(duì)應(yīng)時(shí)間為0、10、20、30、40、50、60 min。

截取煤矸樣本圖片具有代表的區(qū)域并進(jìn)行處理，處理后的圖像像素大小為200 pix×200 pix。每組共獲取圖片400張，煤200張，矸石200張，部分煤矸樣本圖片如圖2所示。

圖2 煤矸樣本Fig.2 Coal and gangue sample pictures

通過(guò)圖2a煤樣本圖片可以看出，煤樣本在外在水分含量較高時(shí)會(huì)反射光線(xiàn)，形成局部高亮度區(qū)域，圖像信息比較模糊。隨著干燥時(shí)間的增加，外在水分含量逐漸減少，局部高亮度區(qū)域逐漸消失；煤樣本快達(dá)到干燥狀態(tài)時(shí)，由于煤本身的成分表現(xiàn)出的反光特性，導(dǎo)致煤表面又出現(xiàn)亮紋。通過(guò)圖2b矸石樣本可以看出，矸石樣本在外在水分含量較多時(shí)會(huì)反射光線(xiàn)，形成局部高亮度區(qū)域，圖像信息比較模糊。加熱一段時(shí)間后，外在水分含量減少，局部高亮度區(qū)域消失，表面亮度降低。由于矸石本身不具有反光特性，隨加熱時(shí)間的增加，外在水分不斷減少，矸石樣本亮度有一定的提升。

2 煤矸圖像特征參數(shù)的選取

2.1 灰度特征參數(shù)

灰度特征描述圖像或圖像區(qū)域所對(duì)應(yīng)的表面性質(zhì)，煤和矸石的表面顏色有一定的區(qū)別，一般煤呈亮黑色，矸石呈灰白色，兩者的灰度級(jí)有一定差別。外在水分含量不同的情況下，煤和矸石的灰度特征有相應(yīng)的變化。選取在干燥狀態(tài)下煤和矸石灰度區(qū)分度較高的4個(gè)參數(shù)最大頻數(shù)對(duì)應(yīng)的灰度值、灰度均值、方差、偏度進(jìn)行灰度分析[12]。

最大頻數(shù)對(duì)應(yīng)的灰度值是指線(xiàn)性灰度直方圖中頻數(shù)最大時(shí)對(duì)應(yīng)的灰度級(jí)。

灰度均值指一幅圖像的平均灰度值，其表達(dá)式：

(1)

式中，Pj為灰度強(qiáng)度為j時(shí)刻對(duì)應(yīng)的灰度點(diǎn)數(shù)量。

灰度方差σj反映一幅圖像中灰度值相對(duì)均值偏離量，其表達(dá)式：

(2)

偏度ξj反映灰度直方圖分布的不對(duì)稱(chēng)程度，其表達(dá)式為

(3)

2.2 煤矸圖像紋理特征

紋理特征反映圖像灰度在空間的分布情況。煤和矸石外在水分產(chǎn)生的倒影、反射光線(xiàn)形成的高亮度區(qū)域，影響成像清晰度，弱化煤矸圖像的紋理特征。選取在干燥狀態(tài)下煤和矸石紋理區(qū)分度較高的5個(gè)參數(shù)熵、對(duì)比度、同質(zhì)性、相關(guān)性、能量進(jìn)行紋理分析[12]。

熵(E)是用來(lái)描述圖像包含信息量的隨機(jī)性，反映圖像灰度分布的復(fù)雜程度，其表達(dá)式：

(4)

式中：p(i,j)為灰度共生矩陣中的元素值；L為灰度級(jí)。

對(duì)比度(C)是用來(lái)度量灰度共生矩陣中的元素值的分布以及圖像中的局部變化，反映圖像的清晰度和紋理溝紋的深淺程度，其表達(dá)式：

(5)

同質(zhì)性(H)是用來(lái)描述圖像紋理局部變化的多少，其表達(dá)式：

(6)

相關(guān)性(R)是用來(lái)度量圖像的灰度級(jí)在行或列方向上的相似程度，反映圖像局部區(qū)域的灰度相關(guān)性，其表達(dá)式：

(7)

其中，ui和uj為共生矩陣的均值(Mean)；i,j為像素點(diǎn)。

(8)

(9)

σi和σj為共生矩陣的標(biāo)準(zhǔn)差：

(10)

(11)

能量(Q)是用來(lái)描述圖像紋理的灰度變化穩(wěn)定程度，反映圖像灰度分布均勻情況和紋理的粗細(xì)程度，其表達(dá)式為

(12)

3 不同水分煤矸圖像特征分析

3.1 含水率計(jì)算

本試驗(yàn)采用溫箱干燥法改變樣本含水量，水分含量與加熱時(shí)間及質(zhì)量變化相關(guān)。試驗(yàn)中測(cè)得所有煤、矸樣本7個(gè)不同干燥時(shí)刻的質(zhì)量并由式(13)計(jì)算外在含水率。

(13)

式中：MFj為第j塊樣本的外在含水率，%；mji為第j塊樣本第i個(gè)時(shí)間段紀(jì)錄的質(zhì)量，g；mj為干燥后第j塊樣本恒定質(zhì)量，g。

分別計(jì)算所有煤、矸石樣本在7個(gè)時(shí)間段的平均外在含水率，見(jiàn)表1，擬合得到含水率與干燥時(shí)間的關(guān)系曲線(xiàn)如圖3所示。

表1 煤、矸樣本含水率

圖3 煤矸樣本含水率與干燥時(shí)間的關(guān)系曲線(xiàn)Fig.3 Moisture content and drying time relation curve

圖3中隨加熱時(shí)間的增加，煤和矸石的含水率不斷下降，且下降速率逐漸減少，呈現(xiàn)負(fù)指數(shù)冪函數(shù)變化趨勢(shì)。

3.2 灰度特征分析

分別對(duì)7種不同外在水分含量下煤和矸石樣本圖像的最大頻數(shù)對(duì)應(yīng)的灰度值、灰度均值、方差、偏度4個(gè)灰度特征參數(shù)進(jìn)行提取，參數(shù)值見(jiàn)表2，其隨外在含水率的變化規(guī)律如圖4所示。

表2 煤矸樣本灰度特征參數(shù)分布范圍

圖4反映了煤和矸石樣本灰度特征參數(shù)隨外在含水率增加的變化規(guī)律。從圖4a可見(jiàn)，含水率小于0.2%時(shí)，煤和矸石最大頻數(shù)對(duì)應(yīng)的灰度值基本保持穩(wěn)定，隨著含水率的增加，兩者逐漸下降，且矸石下降速率比煤大。從圖4b可見(jiàn)，煤和矸石的灰度均值隨著含水率的增加逐漸減少，含水率大于0.2%時(shí)下降速率增大，兩者之間變化無(wú)明顯差異。從圖4c可見(jiàn)，煤的含水率小于0.63%時(shí)，方差平緩下降，之后隨含水率的增加平緩上升。矸石的含水率小于0.48%時(shí)，方差基本保持穩(wěn)定，之后逐漸上升。圖4d中煤和矸石的偏度與圖4c方差的變化趨勢(shì)基本一致。

圖4中各特征參數(shù)變化趨勢(shì)反映出外在含水率較低時(shí)，煤和矸石亮度變化及灰度波動(dòng)保持穩(wěn)定。含水率較高時(shí)，煤的灰度特征參數(shù)變化幅度比矸石??；煤的亮度提升慢、灰度波動(dòng)小，受外在水分含量變化的影響較小；矸石的亮度提升快，灰度波動(dòng)大，受外在水分含量變化的影響較大。

圖4 煤和矸石灰度特征參數(shù)變化曲線(xiàn)Fig.4 Coal and gangue grayscalefeature parameter curves

3.3 紋理特征分析

分別對(duì)7種不同外在水分含量下煤和矸石樣本圖像的熵、對(duì)比度、同質(zhì)性、相關(guān)性、能量5個(gè)紋理特征參數(shù)進(jìn)行提取，參數(shù)值見(jiàn)表3，其隨外在含水率的變化規(guī)律如圖5所示。

表3 煤矸樣本紋理特征參數(shù)分布范圍

圖5反映了表面干燥的煤和矸石樣本紋理特征參數(shù)隨外在含水率增加的變化規(guī)律。

從圖5a可見(jiàn)，煤在含水率小于0.2%時(shí)，熵有小幅上下波動(dòng)，之后隨含水率增加平緩下降，大于0.63%后平緩上升；矸石在含水率小于0.48%時(shí)，熵基本保持不變，大于0.48%后隨含水率的增加，熵不斷上升。從圖5b中煤和矸石的對(duì)比度與圖5a熵的變化趨勢(shì)基本一致。從圖5c可見(jiàn)，煤、矸的同質(zhì)性在含水率不高時(shí)，均為緩慢上升，煤在含水率大于0.63%、矸石在大于0.48%時(shí)，開(kāi)始呈較為明顯下降，且矸石下降速率高于煤。從圖5d可見(jiàn)，隨著含水率的增加，煤和矸石的相關(guān)性均無(wú)明顯變化。從圖5e可見(jiàn)，煤隨著含水率的增加，能量變化不大。矸石的含水率小于0.1%左右時(shí)，能量有所上升，之后隨著含水率的增加，能量逐漸下降。

圖5a—圖5c、圖5e特征參數(shù)變化趨勢(shì)反映出外在含水率較小時(shí)，煤和矸石的紋理比較清晰穩(wěn)定。含水率較高時(shí)，煤的紋理特征參數(shù)變化幅度比矸石?。黄渲忻旱募y理清晰、均勻程度比較穩(wěn)定，受外在水分含量變化的影響較小；矸石的紋理清晰、均勻程度變化較大，受外在水分含量變化的影響較大。圖5d相關(guān)性受外在水分影響小。

圖5 煤和矸石紋理特征參數(shù)曲線(xiàn)Fig.5 Coal and gangue texture feature parameter curves

4 煤矸圖像特征參數(shù)偏差分析

基于圖像特征參數(shù)的煤、矸石識(shí)別，了解二者特征參數(shù)的差異情況，是準(zhǔn)確識(shí)別的基礎(chǔ)。由于在相同條件下煤和矸石的含水率變化不同，通過(guò)分析各干燥時(shí)間下煤、矸圖像特征參數(shù)差異情況，可了解整個(gè)干燥過(guò)程中煤和矸石外在水分變化對(duì)圖像特征參數(shù)偏差值的影響。將煤和矸石以上9個(gè)特征參數(shù)中每個(gè)相同參數(shù)作為一個(gè)組，共9個(gè)特征分組，將每個(gè)特征分組的特征值按照相等的干燥時(shí)間段分別歸一化至[0，1]。特征參數(shù)歸一化表達(dá)式：

(14)

式中:fXi(W)為歸一化后的X特征分組第i個(gè)干燥時(shí)間的特征值，其中X表示不同特征參數(shù)，i取值范圍為0～6；WXi為X特征分組中的第i個(gè)干燥時(shí)間的特征值；WX，max和WX，min分別為X特征分組中的最大和最小特征值，其中WX，max=max(Xic,Xig)，WX，min=min(Xic,Xig)，Xic，Xig分別為X特征分組中第i個(gè)時(shí)間所有煤和矸石的特征值。

歸一化特征偏差為X特征分組中第i個(gè)干燥時(shí)間煤與矸石特征參數(shù)均值差的絕對(duì)值，偏差值越大表示煤和矸石的區(qū)分度越大，反之越小。計(jì)算式：

ΔXi=|mean[fXic(W)]-mean[fXig(W)]|

(15)

式中:ΔXi為X特征分組中第i個(gè)干燥時(shí)間煤和矸石特征偏差值;fXic(W)，fXig(W)分別為歸一化后X特征分組第i個(gè)干燥時(shí)間下煤、矸的特征值。

不同干燥時(shí)間下的歸一化灰度、紋理特征參數(shù)偏差如圖6所示。

圖6 歸一化煤矸圖像特征參數(shù)偏差變化曲線(xiàn)Fig.6 Normalized feature deviation of coal and gangue images

從圖6a中可看出，隨著干燥時(shí)間的增加，即含水率不斷減少，煤和矸石4種灰度特征參數(shù)的偏差值Δ均呈上升的趨勢(shì)。在干燥時(shí)間20 min以?xún)?nèi)，即煤和矸石含水率大于大約0.28%時(shí)，偏度、方差、最大頻數(shù)對(duì)應(yīng)的灰度值的Δ值有較大上升，均值基本保持不變；之后隨著干燥時(shí)長(zhǎng)增加，含水率逐漸減小，煤和矸石灰度參數(shù)的Δ值上升過(guò)程趨于平緩。在0～60 min試驗(yàn)過(guò)程中，煤和矸石灰度特征Δ值由大到小波動(dòng)范圍：方差在0.16～0.40，最大波動(dòng)量為0.24；偏度在0.22～0.39，最大波動(dòng)量為0.17；最大頻數(shù)對(duì)應(yīng)的灰度值在0.12～0.23，最大波動(dòng)量為0.11；均值在0.01～0.08，最大波動(dòng)量為0.07。其中偏度的Δ值相對(duì)較大，其次是方差和最大頻數(shù)對(duì)應(yīng)的灰度值，灰度均值最小。

從圖6b中可看出，隨著干燥時(shí)間的增加，即含水率不斷減少，煤和矸石紋理特征參數(shù)對(duì)比度、同質(zhì)性和能量偏差值Δ均有上升的趨勢(shì)。在干燥時(shí)間10 min以?xún)?nèi)，即煤和矸石的含水率大于大約0.48%時(shí)，對(duì)比度、同質(zhì)性、能量的Δ值上升速率較大，之后隨著含水率逐漸減少，上升過(guò)程逐漸平緩；熵的Δ值整體變化基本保持平穩(wěn)；煤和矸石的含水率大于大約0.28%時(shí)，相關(guān)性的Δ值上下波動(dòng)，之后隨著含水率的減少趨于平穩(wěn)。在0～60 min的試驗(yàn)過(guò)程中，煤和矸石紋理特征Δ值由大到小波動(dòng)范圍：對(duì)比度在0.17～0.47，最大波動(dòng)量為0.30；同質(zhì)性在0.18～0.48，最大波動(dòng)量為0.30；能量在0.09～0.35，最大波動(dòng)量為0.26；相關(guān)性在0.01～0.12，最大波動(dòng)量為0.11；熵在0.25～0.32，最大波動(dòng)量為0.07。其中對(duì)比度和同質(zhì)性Δ值較大，其次是熵和能量，相關(guān)性最小。

5 結(jié) 論

1)煤和矸石圖像的特征參數(shù)隨含水率的增加呈現(xiàn)不同的變化規(guī)律。煤和矸石最大頻數(shù)對(duì)應(yīng)的灰度值、灰度均值均隨含水率的增加呈逐漸下降勢(shì)態(tài)，相關(guān)性均基本保持不變；方差、偏度、熵、對(duì)比度4個(gè)參數(shù)，煤和矸石在含水率較高時(shí)均呈上升趨勢(shì)，煤變化相對(duì)平緩，矸石在含水率接近0.5%時(shí)出現(xiàn)明顯上升。煤和矸石的同質(zhì)性和能量在含水率大于30%左右時(shí)均呈下降趨勢(shì)，矸石下降幅度較大。

2)煤和矸石各特征參數(shù)在含水率較低時(shí)，均變化相對(duì)穩(wěn)定。在含水率較高時(shí)，矸石的灰度、紋理特征參數(shù)的變化相對(duì)于煤更加明顯，可見(jiàn)其圖像特征受外在水分含量變化的影響比煤大。

3)煤與矸石圖像9個(gè)特征參數(shù)的偏差值均受含水率變化的影響?；叶忍卣髦惺芎实挠绊懽畲蟮氖欠讲睿钚〉氖蔷?。在整個(gè)含水率變化區(qū)間，煤與矸石的偏差較大的參數(shù)是偏度，其次是方差、最大頻數(shù)對(duì)應(yīng)的灰度值，灰度均值最小；紋理特征中受含水率的影響最大的是對(duì)比度和同質(zhì)性，最小的是熵。在整個(gè)含水率變化區(qū)間，煤與矸石的偏差較大的參數(shù)是對(duì)比度和同質(zhì)性，其次是熵和能量，相關(guān)性最小。