基于图像分割的爆区钻孔节理裂隙特征提取方法

针对传统节理裂隙统计方法无法统计台阶内部的节理裂隙发育特征,传统人工统计手段存在主观性大、准确性差、效率低等问题,开展了基于图像分割的钻孔节理裂隙特征提取与统计方法研究。利用钻孔内部节理裂隙全景摄影图像,基于Mask R-CNN的图像分割算法建立了节理裂隙特征识别模型;采用道路裂隙及钻孔裂隙对模型进行训练,对识别、提取节理裂隙区域进行正弦曲线拟合,并结合节理裂隙特征数学计算方法对节理裂隙倾向、倾角进行计算。结果表明,裂隙面的倾角为38.15°,倾向为126°;基于Mask R-CNN的钻孔节理裂隙特征提取与统计方法,可改善人工统计效率低、准确性差的问题。研究成果可为矿山岩体节理裂隙信息的精准采集提供重要手段,为矿山爆破的精细设计提供科学依据。

一种工业传送带上石块大小自动判别系统的研究与应用

当今中国工矿业发展速度与产量都处于世界领先水平,但是存在生产工艺落后、科技水平不高、自动化和智能化程度较低、人员工作强度大、生产效能低、资源利用率低、故障发现不及时、员工数量大、成本高等许多待转型的情况,针对工业生产的源头问题,对工业传送带上矿石颗粒的自动判别系统进行研究,设计有关数学模型,实现了矿石大小的自动判定,不仅解放了部分生产力,降低工人的劳动强度,还实现了全天不间断监测,程序还可针对不合格情况实现自动报警功能,为实现矿山行业智能化、无人化改造奠定了一定基础。

基于图像处理的铁矿浮选泡沫品位分析

浮选过程是一种复杂的物理化学过程,对于矿产资源的提取具有重要意义。然而,传统的人工观察方法主观性高、效率低,易出现浮选性能波动、资源损失等问题。使用基于图像处理的浮选过程监测可提高生产效率和自动化水平,目前国内涉及对泡沫的图像分析较少,本文旨在解决浮选泡沫的特征提取和品位分析难题,研究适应性强,计算复杂度较低,有助于提高选矿生产效率和自动化水平。

基于改进BP网络的中文歧义字段分词方法研究

文本挖掘中中文歧义字段的自动分词是计算机科学面临的一个难题.针对汉语书写时按句连写,词间无间隙,歧义字段分词困难的特点,对典型歧义中所蕴含的语法现象进行了归纳总结,建立了供词性编码使用的词性代码库.以此为基础,通过对具有特殊语法规则的歧义字段中的字、词进行代码设定,转化为神经网络能够接受的输入向量表示形式,然后对样本进行训练,通过改进BP神经网络的自学习来掌握这些语法规则.训练结果表明:算法在歧义字段分词上达到了93.13%的训练精度和92.50%的测试精度.

超贫钒钛磁铁矿选矿试验研究

通过分析某超贫钒钛磁铁矿矿石性质和相应的实验室试验,确定合理的选别工艺,得出较理想的指标。选铁设计中进行了半自磨、高压辊磨和常规破碎筛分三种流程方案的比较。试验结果表明,采用半自磨流程方案具有流程短、流程结构简单、生产环节少、管理方便、生产可靠性强等优点,可优先采用。

铁矿深部开采矿井排水自动控制

设计了铁矿深部开采矿井排水自动控制系统,阐述了系统的控制方式、功能和过程。该系统实现了铁矿深部开采矿井排水的自动控制,并通过采取避峰填谷的用电控制方式,减少了水泵启停次数,降低了用电量,节约了生产成本,降低了作业人员劳动强度。

基于矿石流的选矿生产过程跟踪与监控方法研究

提出了一种基于矿石流的选矿生产过程跟踪与监控方法。根据选矿生产流程建立排班计划信息;通过实时数据库对选矿生产流程状态进行数据采集,并配置每班次的配矿信息;计算圆筒仓的物料分布;计算U型仓的物料分布;对圆筒仓的物料分布和U型仓物料分布进行可视化。研究方法实现了在连续投料情况下计算物料分布,为企业人员掌握物料的实时生产情况,做出生产决策起到辅助作用。