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本发明涉及煤炭井下智能开采和煤岩识别领域，公开了多因素耦合下煤岩界线识别技术及采煤调高系统，其中多因素耦合下煤岩界线识别技术，包括：防爆盒，所述防爆盒包括防爆盒外三个防爆铁板和最前方防爆玻璃，所述防爆盒内固定连接有外圆柱，所述外圆柱内固定连接有内圆柱，所述内圆柱顶部固定连接有升降空心圆柱管，所述升降空心圆柱管顶部固定连接有图像采集仪固定圆盘。本发明具有以下优点和效果：能够同时兼顾煤炭智能开采过程中能处理不均匀光照影响、粉尘、水雾的耦合采集装置及方法，并基于采集的坐标数据反馈到曲线拟合系统中，根据引入的多指标评判方法指导实现实时采煤机自动调高。

设计了大范围采集装置：该装置可以满足不同的采高，并且可以控制角度旋转，以实现一定程度上的提前预测。这种设计可以适应不同的采煤环境，提高了图像采集的多样性和准确性。 考虑多因素耦合图像采集问题：考虑到井下真实环境中的多种因素，如光照、灰尘、水雾等，可能会对图像数据采集产生影响，该技术设计了一种封装算法来解决这些问题，提高了图像采集的质量和稳定性。 自动清理功能：考虑到采集装置可能会受到灰层的影响，该技术基于汽车雨刷思想设计了一种自动清理功能，可以自动清除采集装置上的灰尘和杂物，确保了图像采集的连续性和准确性。 采用先进的识别算法：引入了当前实时识别速度很快的yolo算法作为煤岩界限识别的方法，并制作多种拟合算法用以实时拟合界线坐标数据。通过引入综合多指标判定拟合效果，择优选择用以采煤机调高。这种算法可以提高识别速度和准确性，为采煤调高提供了可靠的技术支持。 系统化设计：该技术将图像采集、处理、识别和调高等多个环节整合到一个系统中，实现了全流程的自动化和智能化。这种系统化设计可以提高工作效率和稳定性，减少人为干预和错误。

黑龙江科技大学截至2022年10月，学校有三个校区，分别为松北主校区、嵩山校区和鸡西校区，占地面积***万平方米；有17个二级学院，开设61个本科专业；有1个博士后科研流动站、有一级学科博士学位授权点1个、一级学科硕士学位授权点11个、二级学科硕士学位授权点1个、硕士专业学位授权类别9个；有教职工1785人，全日制在校生24492人，其中本科生22910人，博士、硕士研究生1582人。