基于分段T值曲线拟合的双能X射线的铜矿分选研究

针对传统T值曲线拟合算法的双能X射线透射技术分选铜矿偏差较大的问题,提出了一种分段T值曲线拟合方法,该方法将厚度进行区间划分,在每个区间内进行一次T值曲线拟合来对铜矿进行分选,能更准确体现不同厚度下T值的变化趋势,减小厚度给分选带来的影响。采用高能、低能射线拟合T值曲线,再在各个区间内计算T值与曲线拟合映射值的残差,不同物质残差也存在不同,以此达到分选铜矿的目的。验证实验结果表明,对两类不同品位的铜矿进行分选,将经过分段T值曲线拟合的矿石图像放入ResNet18神经网络中进行训练,并用训练好的模型进行测试,测试准确率达到88.67%。