在可预见的未来,煤炭仍是我国主要的能源,对国家的经济发展起着至关重要的作用。传统的选煤方法有跳汰选煤、重介质选煤、干法选煤、丫射线选煤等,但这些选煤方法效率低下、污染环境、成本过高,己不适应现阶段煤炭发展的要求。因此,需要开发一种新型选煤技术,提高能源利用率。针对以上问题,本文采用了一种新的识别煤和矸石的方法一一基于x射线和机器视觉的煤与矸石识别方法。由于不同厚度的煤和矸石灰度值有重叠,只利用灰度值进行煤矸分选会降低煤的品位,所以论文进一步提出一种新的识别策略一一视觉图像识别煤和矸石的厚度。利用机器视觉获取煤和矸石的侧面图像,通过图像处理算法可以算出两者的厚度值,将视觉图像识别煤和矸石的厚度与x射线衰减图像进行数据融合得出识别决策信息。论文首先搭建了系统硬件环境,包括X射线源、数据采集卡、探测器、CCD摄像机、气动调节阀、PLC设备、计算机和其他机械设备。其次,根据系统功能要求,在.net平台上利用c#实现了软件的编程和调试。利用X射线源自带的调试软件,完成了X射线源的开启、关闭、电压电流设置等的控制。利用数据采集卡控制模块自带的调试软件,设置了 IP地址,实现了以太网通信,完成了图像采集和分析的功能。在.net平台上利用c#编写了 CCD摄像机控制模块,完成了 CCD摄像机的开启、关闭、帧采集图像等功能。最后,完成了实验数据的处理和图像的分析,并最终确定了煤和矸石的分选阂值。该识别分选系统利用视觉图像识别煤和矸石的厚度,与X射线图像进行数据融合得出分选阂值,减小了煤和矸石的厚度对识别精确度的影响,与传统的灰度值识别法相比,提高了煤和矸石的识别准确率。另外,系统利用自由落体分选装置可以减小设备占地面积,而且所用设备简单,节约了选煤成本。