本發(fā)明公開了一種基于Adaboost機器學(xué)習(xí)的礦石可見光圖像分選方法,屬于自動化礦選技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:(1)礦石初選分類;(2)圖像預(yù)處理;(3)機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練;(4)目標(biāo)預(yù)測。本發(fā)明利用Adaboost的機器學(xué)習(xí)方法,對礦石可見光圖像進行學(xué)習(xí)、訓(xùn)練、預(yù)測,可充分模擬經(jīng)驗較豐富的選礦技術(shù)人員進行礦石分選,使每臺機器都具備同一的、準(zhǔn)確的礦石分選經(jīng)驗,有效避免了人工分選礦石的主觀性和個體差異性,可更好的替代人來工作或者完成人類不能完成的工作,減少勞動強度,提高產(chǎn)品生產(chǎn)質(zhì)量和勞動生產(chǎn)效率。
聲明:
“基于Adaboost機器學(xué)習(xí)的礦石可見光圖像分選方法” 該技術(shù)專利(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,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)