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基于深度学习的矿石图像处理研究综述
被引量:
4
1
作者
王伟
李擎
+2 位作者
张德政
栗辉
王昊
《工程科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第4期621-631,共11页
聚焦于矿石勘探和将矿石破碎筛分后的皮带运输两个环节,系统总结了深度学习技术在矿石图像处理中的主要应用,包括矿石分类、粒度分析和异物识别等任务,并分门别类地梳理了完成以上三大任务的常用算法及其优缺点.其中,矿石分类在地质勘...
聚焦于矿石勘探和将矿石破碎筛分后的皮带运输两个环节,系统总结了深度学习技术在矿石图像处理中的主要应用,包括矿石分类、粒度分析和异物识别等任务,并分门别类地梳理了完成以上三大任务的常用算法及其优缺点.其中,矿石分类在地质勘探中起着重要作用;粒度分析能为破碎机和传送皮带的控制提供参考依据,还能识别出给矿皮带上过大尺寸的矿石,防止处于给矿皮带和受矿皮带之间的转运缓冲仓内发生堵料事故;异物识别能将皮带上混在矿石中的有害物品检测出来.
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关键词
深度学习
矿石图像处理
矿石
分类
粒度分析
异物识别
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职称材料
题名
基于深度学习的矿石图像处理研究综述
被引量:
4
1
作者
王伟
李擎
张德政
栗辉
王昊
机构
北京科技大学自动化学院
工业过程知识自动化教育部重点实验室
北京科技大学计算机与通信工程学院
材料领域知识工程北京市重点实验室
出处
《工程科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第4期621-631,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(62173029)
北京科技大学中央高校基本科研业务费资助项目(FRF-IC-20-03)
河北省高等学校科学技术研究项目(QN2019184)。
文摘
聚焦于矿石勘探和将矿石破碎筛分后的皮带运输两个环节,系统总结了深度学习技术在矿石图像处理中的主要应用,包括矿石分类、粒度分析和异物识别等任务,并分门别类地梳理了完成以上三大任务的常用算法及其优缺点.其中,矿石分类在地质勘探中起着重要作用;粒度分析能为破碎机和传送皮带的控制提供参考依据,还能识别出给矿皮带上过大尺寸的矿石,防止处于给矿皮带和受矿皮带之间的转运缓冲仓内发生堵料事故;异物识别能将皮带上混在矿石中的有害物品检测出来.
关键词
深度学习
矿石图像处理
矿石
分类
粒度分析
异物识别
Keywords
deep learning
ore image processing
ore classification
particle size analysis
foreign material recognition
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的矿石图像处理研究综述
王伟
李擎
张德政
栗辉
王昊
《工程科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
4
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