高光谱成像的煤与矸石分类

文献类型： 中文期刊

第一作者： 李廉洁

作者： 李廉洁;樊书祥;王学文;李瑞;文小;王璐瑶;李博

作者机构：

关键词： 高光谱成像;煤;矸石;黑色背景;无损检测

期刊名称： 光谱学与光谱分析

ISSN： 1000-0593

年卷期： 2022 年 42 卷 004 期

页码： 1250-1256

收录情况： EI ; SCI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 煤与矸石分选是煤矿生产的必要工序,现有的人工分选与机械分选,存在效率低,易造成资源浪费以及环境污染等问题.鉴于可见/近红外高光谱成像具有分析速度快、样品无需预处理、无污染等诸多优势,旨在探讨基于可见/近红外高光谱成像对黑色背景下块状煤与矸石准确分类的可行性,并基于特征波长筛选算法简化模型,为构建多光谱煤与矸石分选系统提供理论参考.首先,搭建高光谱成像系统并采集山西西铭矿的85个煤样本与83个矸石样本在400~1000 nm(Vis/NIR)与1000~2500 nm(NIR)两个范围内的高光谱图像,基于图像处理方法去除背景信息,选取Vis/NIR范围内100×100像素和NIR范围内50×50像素区域内的平均光谱作为该样本在对应波段范围的一条光谱,重复10次,最终在两个波段各获得煤与矸石光谱850条和830条.其次,对光谱先后进行Savitzky-Golay卷积平滑和标准正态变量变换,以减少噪音和误差对光谱的影响.基于全波段光谱建立支持向量机(SVM),k近邻法(KNN),偏最小二乘判别分析(PLS-DA)三种模型,每个模型针对预测集的分类准确度均大于0.95,结果表明,基于煤和矸石的光谱信息可将二者区分.随后根据竞争性自适应重加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA)选择的特征波长建立简化模型,综合考虑精度与成本等因素,在Vis/NIR范围内基于SPA筛选的3个特征波长所建立的SVM模型效果最好,不仅能有效减少波长数量,还能提高模型的分类效果,对应的灵敏度,特异度,准确度分别为1,0.9652,0.9833.基于判别模型与样本的平均光谱还可实现煤和矸石的分类可视化.研究结果对开发基于特征波长的低成本煤和矸石多光谱分选系统,实现煤矸快速、准确的无损检测具有借鉴意义.

分类号： TD94

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