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:人為選定不同種類的礦石作為樣本通過X光機;根據(jù)礦石原始通透率矩陣數(shù)據(jù),對礦石內(nèi)部圖像進行染色;將染色后的圖像進行分類標記,通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練,生成識別模型;將待識別礦石通過X光機并進行染色后,預(yù)測出待識別礦石的種類及位置。通過計算機人工智能的方式,使用X光機對于礦石內(nèi)部進行成像,將X光機成像的染色圖進行深度學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練,可以在不進行其他化學檢測手段外,模擬人的經(jīng)驗對于礦石分配評估的方式,對礦石含量等級進行識別預(yù)判,此方式接近人為分選的準確度,在分選行業(yè)公差內(nèi),可以實現(xiàn)實時、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)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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