基礎金屬	銅電解銅銅精礦銅管銅棒廢銅銅排銅合金精銅桿再生銅桿銅板帶鋁鋁土礦氧化鋁電解鋁鋁輔料鋁棒鋁合金錠廢鋁鋁桿鋁型材鋁板卷鉛鉛精礦鉛錠鉛蓄電池再生精鉛還原鉛廢鉛蓄電池鉛合金鋅鋅精礦電解鋅鋅合金氧化鋅鋅粉錫錫精礦錫錠錫材
稀貴金屬	稀土稀土礦稀土氧化物稀土金屬釹鐵硼小金屬銻鉍銦鍺鎵硒鉭鋯貴金屬白銀
新能源	鋰鋰礦鋰化合物正極材料電芯金屬鋰鎳鎳礦鎳鐵精煉鎳鎳鹽三元前驅體材料高冰鎳 MHP 鈷電解鈷鈷粉氯化鈷四氧化三鈷硫酸鈷鈷中間品氧化鈷碳酸鈷三元前驅體三元材料鈷酸鋰三元正極材料錳錳礦電解錳電池級硫酸錳鋰電正極三元前驅體磷酸鐵四氧化三鈷鋰電負極石油焦煅燒焦針狀焦瀝青焦包覆瀝青炭黑增炭劑光伏材料多晶硅硅片電池片光伏組件光伏玻璃工業(yè)硅隔膜隔膜電解液電解液

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華東	上海上海保稅區(qū)江蘇南京無錫徐州常州蘇州南通連云港淮安鹽城揚州鎮(zhèn)江泰州宿遷南京港宜興浙江杭州寧波溫州紹興湖州嘉興金華衢州臺州麗水舟山安徽合肥蕪湖蚌埠淮南馬鞍山淮北銅陵安慶黃山阜陽宿州滁州六安宣城池州亳州福建福州廈門漳州泉州三明莆田南平龍巖寧德江西南昌九江上饒撫州宜春吉安贛州景德鎮(zhèn)萍鄉(xiāng)新余鷹潭山東濟南青島淄博棗莊東營煙臺濰坊濟寧泰安威海日照濱州德州聊城臨沂菏澤萊州港龍口港黃島前灣港董家口港日照港青島港威海港煙臺港鄒平萊蕪
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西南	重慶貴州貴陽遵義六盤水安順畢節(jié)銅仁黔東南州黔南州黔西南州四川成都自貢攀枝花瀘州德陽綿陽廣元遂寧內江樂山南充眉山宜賓廣安達州雅安巴中資陽阿壩州甘孜州涼山州西藏拉薩日喀則昌都林芝山南那曲阿里地區(qū)云南昆明曲靖玉溪昭通保山麗江普洱臨滄德宏州怒江州迪慶州大理州楚雄彝族州紅河彝族州文山苗族州西雙版納州
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基于卷積神經網絡的松茸快速無損檢測系統(tǒng)及方法

677 編輯：管理員來源：中冶有色技術網

2023-03-19 08:57:54

本發(fā)明公開了一種基于卷積神經網絡的松茸快速無損檢測系統(tǒng)及方法，包括深度學習卷積神經網絡模型、控制端和消費者終端；深度學習卷積神經網絡模型包括樣本收集、數據采集、深度學習卷積神經網絡建模及優(yōu)化；樣本收集完成對檢測對象的樣本篩選建立樣本集，并將樣本集分為訓練集、驗證集和測試集；數據采集包括樣本化學含量測量和光譜數據采集；深度學習卷積神經網絡建模及優(yōu)化利用深度學習中的卷積神經網絡模型和池化處理對經過預處理的光譜數據和相應的化學含量進行建模；深度學習卷積神經網絡模型對松茸的檢測結果存儲在所述控制端；消費者終端通過訪問控制端能夠得到松茸的檢測數據。本發(fā)明能夠有效降低檢測成本，并有利于監(jiān)管部門監(jiān)管市場。

聲明：

“基于卷積神經網絡的松茸快速無損檢測系統(tǒng)及方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)