选煤是洁净煤技术的重要环节,传统的煤和矸石的分选多采用基于物理原理的湿选法和干选法,这些方法,尤其是湿选法(重介法和跳汰法)对水资源浪费严重,对环境的污染也比较明显。近几年来,也有一些基于图像处理的选煤研究。2005年,TI公司推出的DaVinci技术是专门针对数字视频的全新解决方案,达芬奇技术能够实现复杂的图像处理算法,并能对视频进行实时处理,简化了视频开发过程,而且相比于计算机,达芬奇技术能够以更低的成本为视频应用注入核心动力和提供了更便携的设备,因此本文提出了以达芬奇视频图像处理技术为核心来实现煤和矸石的分选方法,我们选用了达芬奇处理器DM6437,并根据分选系统的功能和要求,设计了以DM6437为核心的硬件电路板。分选系统主要是实现对煤和矸石进行实时的识别,并对矸石用击打器进行击打,同时对煤和矸石的个数进行统计,本研究中对分选系统的结构进行了搭建,并对识别和计数的图像处理算法进行研究,在算法和程序的研究中,强调了对视频处理的实时性。因为对于煤和矸石的识别主要是利用了煤和矸石的灰度值差异,因此我们首先通过一系列实验找出煤和矸石灰度值分布区间,在图像分割中,本文提出了结合煤和矸石与皮带之间的差异,采用特定的背景消减法将将前景提取出来,并用Ostu法和双峰法确定最佳阈值,因为在日光灯的照射下大部分煤会存在分散的晶体亮点,所以再将前景提取出来之后进一步采用形态学处理的算法将分散的亮点处理掉,同时也使矸石的特征区域明显,进而可以更容易的对煤和矸石进行识别,最后识别信号送到PLC,控制高压气阀对矸石进行击打,采用这种识别方法后,对于运动的皮带上的煤和矸石的识别的准确率可以达到90%以上。传统的煤和矸石的计数主要采用光电二极管,这种计数方法存在很严重的缺陷,影响系统的分选率和对煤质量的鉴定,本文提出了利用连续的视频图像来体现煤和矸石外轮廓的特点,并利用图像处理的一些方法,对煤和矸石进行计数,采用这种智能的计数方法对计数的准确率有了质的提高。