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摘要
煤炭资源在我国能源体系中是不可替代的，煤炭工业的持续、安全、健康、绿色的开采是煤炭行业的发展方向，但煤炭开采属高危行业，因此开展无人开采工作面研究具有重要意义。受到煤层结构、煤尘、震动、噪声以及相关技术未突破等因素影响，煤层状态难以预判，采煤机滚筒在截割过程中经常遇到夹矸和岩石断层，工作面无人化割煤难以真正实现。而采煤工人却可以通过视觉、听觉的判断，控制采煤机作业。因此从视觉判断的技术角度，研究利用图像处理技术实现人眼判断工况的方法具有可行性。利用图像的特征向量、相似度判断、检索平台应用等技术，可以实现图像的检索，采煤机工作过程中，其姿态和位置可以理解成是由多张图片组成，建立其工作的图像库，并在工作过程中不断更新、丰富图库，当积累到一定程度，将图库分成正常姿态、割顶、割底、报警等各类图像，全覆盖采煤机的各类姿态，通过专家系统进行检索当前状态与图库中存储的状态进行对比，通过相似的数值来确定姿态，进而达到采煤司机视觉判断的效果，解决目前传感器无法准确预测采煤机工作姿态、煤岩识别等技术难题，实现采煤机的自学习、自诊断，自控制开采。
