一种基于图像识别的顶煤破碎度预测方法

本发明公开了一种基于图像识别的顶煤破碎度预测方法，属于图像识别领域，包括：实时采集顶煤图像并分析清晰度和边缘锐度，自动调节摄像头焦点以获取高质量图像，应用边缘检测算法提取煤块形状和大小分布特征，确定破碎度参数。若参数与预设阈值匹配，则结合地质强度和开采深度通过神经网络预测破碎度分布，分析变化趋势并判断是否需调整开采工艺参数。优化参数通过反馈学习机制处理历史数据，确定自学习调整值并更新神经网络模型，从而实现更精确的破碎度预测和开采过程闭环控制。本发明通过图像处理、特征提取与神经网络预测的融合，显著提升了顶煤破碎度识别精度和开采效率，优化了工艺参数动态调整能力。