[发明专利]摇床接矿位置的调整方法、装置、电子设备及存储介质有效
申请号: | 202111173503.5 | 申请日: | 2021-10-09 |
公开(公告)号: | CN113628270B | 公开(公告)日: | 2022-03-29 |
发明(设计)人: | 赵玉华;杨文旺;李强;武涛;刘利敏;徐培培;鲁恒润;苏勇;范凌霄;郭玉兵;韩志彬 | 申请(专利权)人: | 北矿机电科技有限责任公司 |
主分类号: | G06T7/70 | 分类号: | G06T7/70;G06T7/00;G06V10/774;G06K9/62;B03B5/04 |
代理公司: | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人: | 刘凤 |
地址: | 100000 北京市丰*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 摇床接矿 位置 调整 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种摇床接矿位置的调整方法,其特征在于,所述调整方法包括:
获取目标图像;其中,所述目标图像包含摇床床面上矿浆的分层特征以及接矿板当前的初始接矿位置;
将所述目标图像输入训练好的接矿位置预测模型中,得到所述目标图像中的目标接矿位置;其中,所述目标接矿位置是承接满足品位的矿浆的位置;
基于所述目标接矿位置、所述初始接矿位置以及预设的图像像素比,确定出所述接矿板的位置偏移量,基于所述位置偏移量,调整所述接矿板;
通过以下步骤训练所述接矿位置预测模型,包括:
获取训练样本图像;其中,所述训练样本图像包含摇床床面上矿浆的分层特征以及接矿板当前的初始接矿位置;
基于所述训练样本图像,确定每个训练样本的目标接矿位置,每个训练样本的目标接矿位置指示的训练样本图像中接矿板的实际目标接矿位置;
根据选矿指标对所述训练样本图像进行筛选;
将所述筛选后的训练样本图像输入至构建好的深度学习模型中,得到训练样本图像中接矿板的预测目标接矿位置;
针对每个训练样本图像,确定训练样本图像中接矿板的实际目标接矿位置与预测目标接矿位置之间的偏差值;
若存在训练样本图像对应的偏差值大于预设偏差阈值,调整所述深度学习模型中的参数,直至每个训练样本图像对应的偏差值小于或者等于预设偏差阈值,确定所述深度学习模型训练完毕,并将训练完毕的所述深度学习模型确定为训练好的接矿位置预测模型;
针对于每一张训练样本图像,所述基于所述训练样本图像,确定每个训练样本的目标接矿位置的步骤,还包括:
根据图像分割技术确定该训练样本图像中包含的矿浆的分层位置;
基于所述矿浆的分层位置、预先设置的偏移量以及图像像素比,获得训练样本图像的目标接矿位置;
所述基于所述目标接矿位置、所述初始接矿位置以及预设的图像像素比,确定出所述接矿板的位置偏移量,基于所述位置偏移量,调整所述接矿板的步骤,包括:
根据接矿板当前接矿位置与目标接矿位置的差值乘以预设的图像像素比获得接矿板的位置偏移量;
按照所述位置偏移量控制接矿板从所述初始接矿位置移动到所述目标接矿位置。
2.根据权利要求1所述的调整方法,其特征在于,所述基于所述训练样本图像,确定每个训练样本的目标接矿位置的步骤,包括:
针对于每一张训练样本图像,根据多个历史标注图像中的标注接矿位置,在该训练样本图像中标注出目标接矿位置。
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