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标准化的生产流程和的CNC机床设备是我们生产矿机的前列道保障;严格的质检程序和精密的测试仪器构成我们产品品质的道保障;完善的试机测试和包装运输机制是我们末了对每一位客户承诺的信誉保障,全面满足客户的各种生产需求。

通过中型三轴试验及现场大型直剪试验对煤矸石的强度特性进行了系统研究,得到了煤矸石强度包线的形 式和参数以及煤矸石抗剪强度随粗颗粒(粒径 D5.0 mm

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摘要:煤和矸石的分选一直是困扰煤炭企业的一个重要问题,目前采用的人工、跳汰、重介等分选方法,成本高、污染重,工人劳动强度大,健康受到损害.该文针对这一情况,提

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(2)为识别出煤与矸石,本文在基于灰度信息的方法下,提取了煤与矸石图像灰度直方图的灰度均值、灰度方差、平滑度、三阶矩和一致性特征参数在基于纹理特征的方法下,

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【摘要】:为了充分利用六盘水矿区的煤矸石资源,研究分析了六盘水矿区煤矸石的理化性质,结果表明该矿区的煤矸石具有高铁、高硅、低铝的特点,并针对该矿区煤矸石的特点

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摘要:现有煤矸石分拣方法主要是根据煤和岩石的纹理特征值,利用图像处理和模式识别技术对煤矸石进行识别分选,分选的煤矸石粒度为25~150 mm,而对于150

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答案: 1.重量区别 因为煤炭的密度比煤矸石要低很多,所以同样体积的煤要比矸石轻很多,用手一拿能分别出来。 2.颜色区别 更多关于红外光下煤与矸石的特征的问题

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工学硕士学位论文基于图像特征的煤与矸石识别算法研究 万方数据分类号:TP391 公开UDC: 单位代码: 10076 工学硕士学位论文 基于图像特征的煤与矸石识别

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本文中所介绍的选煤技术应用前景广阔,并且具有投资少、加工成本低、回收率高、无污染、见效快等特点。同时,该分选系统也可以提高煤和矸石的分选效率。另外,这种

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由上述可见,汇总上述不同学者的不完整统计,如果说金属矿山、非金属矿山和煤矿现有固体废弃物的总堆放量已超过150亿吨亦不为过因为光是尾矿加煤矸石

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煤与矸石 特征提取 灰度梯度共生矩阵 小距离分类 改进欧式距离算法 【摘要】:煤与矸石自动检测是煤矿自动化领域的重要研究内容之一。本文针对目前检测现状,提出

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煤块和矸石自动筛选技术中的应用,对原始图像进行平滑滤波、边缘增强和分割等一系列处理,利用煤块和矸石的灰度直方图特征,有效筛选煤块和矸石,提升煤炭

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根据煤矸石的燃烧状态可以分为燃烧矸石和未燃烧矸石两类, 其存在的安全 PDF全文光谱学与光谱分析 2019, 39(04):1148 不同含水量尾砂的光谱特征与遥感

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产生的煤矸石堆积对多年冻土区高寒湿地的影响,本文通过地面调查,取样比较,研究分析了 矿区周边高寒湿地植被和土壤特征对煤矸石山堆积的响应.结果表明,

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煤的灰度特征会产生较为明显差异,本文建立的模型,创建实验暗箱,采集不同的环境光下的煤和矸石的灰度图像进行处理,对比得到的环境光,提高实际煤矸

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探讨煤与矸石图像在灰度与纹理上的异同,应用图像处理技术对煤与矸石图像进行预处理、图像分割,采用灰度特征和纹理特征相结合的方法进行特征提取,并在Matlab上仿真实现

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4天前煤矸石能燃烧吗?鉴别煤和煤矸石的方法是什么? 解答: 少批量的是感觉重量,煤矸石很重,其次是拿锤子砸,砸碎了是嘿嘿的脆脆的是煤块,很硬而且

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大都是基于自然光照射下煤和矸石图像的不同灰度以及融合其多个特征来进行的识别,易受光照环境的影响,从而使得其分选率存在不稳定现象,且计算复杂度高,分选速度慢

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如何利用视觉配合机械手分拣煤炭和煤矸石,有做过类似几篇关于机械手分拣煤炭的论文,楼主去搜搜看一下做

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煤块的颜色比较黑,其表面纹理相对于煤矸石也有较大的差异。因此对煤和煤矸石的图像灰度和纹理分析将有助于它们的识别。本文利用灰度共生矩阵所提取的

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摘要: 为了提高煤与矸石的识别率,运用自制的煤矸自动分选装置,研究了煤与矸石图像的自动识别技术,介绍了煤与矸石图像的灰度特征以及基于灰度共生矩阵的煤与矸石纹理

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该生产线是其周边设计标准高、设备选配合理的生产线。 在线咨询 煤矸石烧结砖详情技术要求分类特点全部 石煤与煤矸石的区别_工程_学术_自然科学_技术

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天眼查网为您提供煤矸石近红外图像识别技术信息,该是太原理工大学的注册,一种煤矸石近红外图像识别技术,属于图像处理技术领域,其特征在查询

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