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基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的X光圖像下礦石分選方法及系統(tǒng)

1022   編輯:管理員   來(lái)源:中冶有色技術(shù)網(wǎng)  
2023-03-19 07:57:10
本發(fā)明涉及一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的X光圖像下礦石分選方法及系統(tǒng),包括以下步驟:人為選定不同種類(lèi)的礦石作為樣本通過(guò)X光機(jī);根據(jù)礦石原始通透率矩陣數(shù)據(jù),對(duì)礦石內(nèi)部圖像進(jìn)行染色;將染色后的圖像進(jìn)行分類(lèi)標(biāo)記,通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,生成識(shí)別模型;將待識(shí)別礦石通過(guò)X光機(jī)并進(jìn)行染色后,預(yù)測(cè)出待識(shí)別礦石的種類(lèi)及位置。通過(guò)計(jì)算機(jī)人工智能的方式,使用X光機(jī)對(duì)于礦石內(nèi)部進(jìn)行成像,將X光機(jī)成像的染色圖進(jìn)行深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,可以在不進(jìn)行其他化學(xué)檢測(cè)手段外,模擬人的經(jīng)驗(yàn)對(duì)于礦石分配評(píng)估的方式,對(duì)礦石含量等級(jí)進(jìn)行識(shí)別預(yù)判,此方式接近人為分選的準(zhǔn)確度,在分選行業(yè)公差內(nèi),可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、快速、成批量、低成本的分選。
聲明:
“基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的X光圖像下礦石分選方法及系統(tǒng)” 該技術(shù)專(zhuān)利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請(qǐng)聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專(zhuān)利(論文)的發(fā)明人(作者)
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