针对煤样密度组成人工测量的滞后性，提出了一种基于图像分析的粗粒煤堆密度组成实时估计方法．引入煤堆图像定向分割算法和全局分割算法，提取了５０个煤粒表面特征参数，根据其随密度级的变化趋势筛选出了３个有效特征参数，利用改进的ＫＮＮ算法预测煤粒密度级，并结合煤粒质量模型实时估计煤堆密度组成．测试结果表明，粗粒煤堆密度组成估计的绝对误差最高为７．１５％，最低为１．４１％．