【摘 要】
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矿岩爆破质量在对爆破参数的优化、采矿成本的降低以及生产效益的提高等方面都起着至关重要的作用,目前,关于煤岩爆破块度分布的研究己经采取的研究方法有:大块调查法、爆破前节理裂隙分析和数值模型模拟等,虽然每个研究方法都具有各自的优势,但是在岩石块度分布统计方面也存在精度低、处理过程复杂等缺点。将计算机图像处理技术与模式识别技术应用于煤岩爆堆岩块的块度识别与表面数据统计,是克服上述困难的有效方法。煤岩爆堆
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矿岩爆破质量在对爆破参数的优化、采矿成本的降低以及生产效益的提高等方面都起着至关重要的作用,目前,关于煤岩爆破块度分布的研究己经采取的研究方法有:大块调查法、爆破前节理裂隙分析和数值模型模拟等,虽然每个研究方法都具有各自的优势,但是在岩石块度分布统计方面也存在精度低、处理过程复杂等缺点。将计算机图像处理技术与模式识别技术应用于煤岩爆堆岩块的块度识别与表面数据统计,是克服上述困难的有效方法。煤岩爆堆块度分布测试系统在深入研究了煤岩爆堆块度计算和自动测试系统的理论和方法基础上,依据分形理论及计算机图像处理技术在以Windows环境下的Microsoft Visual Studio 2012为可视化集成开发平台,采用面向对象编程方法和依靠MFC 的 C++类库及 OpenCV(Open Source Computer Vision Library)应用技术,开发出包含图像预处理、图像分割、块度识别于一体的集成可视化处理系统。系统采用西洋棋盘格纠偏算法,实现了对失真图像的校正;通过融合岩块切割以及轮廓跟踪等算法,实现了对爆堆岩块块体的高精度识别。实验结果证明,系统对融合岩块切割效果较为合理,系统测试精度达95%以上,相对于人工筛选,大大提高了工作效率和精度,可用于指导爆破参数设计及优化,以获取最佳爆破效果。
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