[发明专利]基于深度学习的矿石自动识别与粗分拣系统在审
| 申请号： | 202010215037.1 | 申请日： | 2020-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN111507379A | 公开（公告）日： | 2020-08-07 |
| 发明（设计）人： | 马小林;陈壮;许志勇;周炜程 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;B07C5/36 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 李丹 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的矿石自动识别与粗分拣系统，包括：模型构建模块，用于构建矿石自动识别与粗分拣的深度学习模型；模型训练模块，用于根据选取矿石泥块混合物的图片构成训练集和测试集对矿石自动识别与粗分拣的深度学习模型进行训练；识别模块，用于将拍摄的履带上的矿石泥块混合物图片输入到训练好的矿石自动识别与粗分拣的深度学习模型中，获得实时识别结果；分拣模块，根据识别模块的识别结果，若识别后含泥量小于设定阈值，控制履带将该批次矿石送入下一道工序，否则，控制高压水枪对识别到的泥块进行定点冲洗，然后送往下一道工序。本发明创造性的将深度学习引入矿石分拣的过程中，实现了矿石粗分拣的全自动化。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 矿石 自动识别 分拣 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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