公开(公告)号：CN117975340A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410288063.5

申请日：2024-03-14

Applicant: 鞍钢集团矿业设计研究院有限公司

Inventor： 侯卫钢 ,  张晓淼 ,  朱琳 ,  毛瑞 ,  钮展良 ,  栾辉 ,  陈禹存 ,  陈雪

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/764 ,  G06T7/136 ,  G06T7/155 ,  G06T7/194 ,  G06T5/73 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明提供了一种矿石粒度视频识别系统及方法，矿石粒度视频识别系包括：皮带运输机、视频采集模块和数据处理系统，所述的视频采集模块用于采集矿石图像视频信息，包括龙门支架、摄像机及led防爆投光灯，所述的数据处理系统包括图像预处理模块、矿石识别模块、矿石计数统计模块、来矿颗粒合格率计算模块、人机交互模块和统计分析模块；解决了由于空间和时间上导致光照强度不同，单一阈值情况下识别结果差别较大问题，采用凸包算法优化了石块的形状，采用广度优先搜索方法和比换算等方式优化和统计石块的形状、大小及数量，根据需求的石块阈值，及时准确计算合格率。本发明提高了矿石粒度检测的准确性和实时性。

公开(公告)号：CN118072035A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410288064.X

申请日：2024-03-14

Applicant: 鞍钢集团矿业设计研究院有限公司

Inventor： 侯卫钢 ,  张晓淼 ,  朱琳 ,  毛瑞 ,  陈禹存 ,  陈雪 ,  谷安成 ,  赵峰

IPC: G06V10/40 ,  G06T5/73 ,  G06T5/70 ,  G06T5/20 ,  G06T7/136 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的铁矿浮选泡沫特征提取方法，其特征在于，包括工业相机采集泡沫图像，然后通过图像预处理和阈值分割技术改善图像质量，接着使用深度学习对上述步骤处理的泡沫图片进行特征提取，引入注意力门控单元对不同位置的特征进行加权，将卷积神经网络提取的特征图与注意力机制计算得到的注意力加权求和进行融合，得到最终的特征表示。本发明能够更准确地预测和理解浮选过程中的泡沫特性对浮选效果的影响，这种预测精度的提高为工艺控制和优化提供了可靠的依据，使得操作人员能够更及时、准确地调整浮选参数，从而实现了对整个浮选过程的精细化管理和优化，大大提高了生产效率并降低了成本。