基于X射线与神经网络的煤炭自动化干选模型

随着煤炭工业对品质要求和节能环保需求越来越高,煤炭智能干选的性能和效率变得尤为重要。为了提高煤炭智能干选识别能力,提出基于X射线与神经网络的煤炭自动化干选方法。采用双能X射线进行X射线图像的原始数据信息采集,采用深度神经网络模型检测与识别伪彩色X射线图像。目标检测采用YOLOv3模型,并采用IOU方法评价目标定位的精确度,目标识别采用ResNet18模型,进行目标识别模型训练,训练后对在线煤矸石进行识别和分选,实现煤炭智能干选。实验结果表明,采用该方法进行煤炭智能干选的准确性较好,煤矸分选精度较高。