[发明专利]一种基于图像和深度神经网络的矿石粒度分级方法及系统有效
| 申请号： | 202011422339.2 | 申请日： | 2020-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN112419397B | 公开（公告）日： | 2023-09-15 |
| 发明（设计）人： | 梁小军;孙亚鑫;肖成勇;张威 | 申请（专利权）人： | 鞍钢集团矿业有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/62 | 分类号： | G06T7/62;G06T7/12;G06V10/44;G06V10/25;G06V10/30;G06V10/26;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 鞍山贝尔专利代理有限公司 21223 | 代理人： | 林治锦 |
| 地址： | 114001 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于图像和深度神经网络的矿石粒度分级方法及系统，该系统包括破碎机、皮带机和控制系统，其特征在于：在所述的皮带机上方设有与控制系统电性相连的摄像机；该方法包括如下步骤：1)摄像机采集矿石图像数据并传输至控制系统，计算机构建矿石粒度训练样本集；2)对训练样本集进行图像预处理、增强图像和降低噪声；3)优化训练样本集得到模型；4)应用得到的优化U‑NET网络模型对矿石图像进行矿石粒度分割；5)对图像分割结果进行粒度统计计算，得到矿石直径和粒度分布。本发明的优点是：能够实时在线检测显示矿石粒度，为自动控制破碎机高效生产奠定基础。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图像 深度 神经网络 矿石 粒度 分级 方法 系统 | ||
【主权项】：
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