公开(公告)号：CN117092050A

公开(公告)日：2023-11-21

申请号：CN202311176743.X

申请日：2023-09-13

申请人： 佛山科学技术学院

发明人： 朱文博 ,  张兴豪 ,  黎海兵 ,  张忠波 ,  付为杰 ,  刘能 ,  李艾园

IPC分类号： G01N21/31 ,  G01N1/38 ,  G01N21/25 ,  G01N21/59 ,  G06F18/25 ,  G06N3/045 ,  G16C20/20

摘要： 本发明公开了基于光谱多模态时序学习的煤泥浮选灰分检测方法及系统，该方法包括：选取煤泥浮选混合物样品；通过光纤光谱仪对煤泥浮选混合物样品进行吸光度检测，得到煤泥浮选混合物样品的光谱数据；构建煤泥浮选多尺度特征融合模型；基于煤泥浮选多尺度特征融合模型对煤泥浮选混合物样品的光谱数据进行灰分检测，得到煤泥浮选尾矿灰分值。通过使用本发明，利用深度学习和光谱分析技术，可以实现对光谱数据的高速处理，从而实现快速检测煤泥浮选尾矿灰分值。本发明作为基于光谱多模态时序学习的煤泥浮选灰分检测方法及系统，可广泛应用于煤泥浮选灰分检测技术领域。

公开(公告)号：CN117092050B

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311176743.X

申请日：2023-09-13

申请人： 佛山科学技术学院

发明人： 朱文博 ,  张兴豪 ,  黎海兵 ,  张忠波 ,  付为杰 ,  刘能 ,  李艾园

IPC分类号： G01N21/31 ,  G01N1/38 ,  G01N21/25 ,  G01N21/59 ,  G06F18/25 ,  G06N3/045 ,  G16C20/20

摘要： 本发明公开了基于光谱多模态时序学习的煤泥浮选灰分检测方法及系统，该方法包括：选取煤泥浮选混合物样品；通过光纤光谱仪对煤泥浮选混合物样品进行吸光度检测，得到煤泥浮选混合物样品的光谱数据；构建煤泥浮选多尺度特征融合模型；基于煤泥浮选多尺度特征融合模型对煤泥浮选混合物样品的光谱数据进行灰分检测，得到煤泥浮选尾矿灰分值。通过使用本发明，利用深度学习和光谱分析技术，可以实现对光谱数据的高速处理，从而实现快速检测煤泥浮选尾矿灰分值。本发明作为基于光谱多模态时序学习的煤泥浮选灰分检测方法及系统，可广泛应用于煤泥浮选灰分检测技术领域。

公开(公告)号：CN115389376B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211330473.9

申请日：2022-10-28

申请人： 佛山科学技术学院

发明人： 朱文博 ,  刘能 ,  陈建文 ,  付为杰 ,  王修才 ,  李艾园

IPC分类号： G01N15/00 ,  G01N1/34 ,  G01N21/84 ,  G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09 ,  G06N3/084

摘要： 本发明公开了基于层析滤纸采样的静态煤泥浮选图像灰分检测方法，该方法包括：通过层析滤纸对尾矿水进行采样处理，得到静态煤泥浮选图像；构建深度学习残差网络；将静态煤泥浮选图像输入至深度学习残差网络进行灰分检测，得到检测结果；基于检测结果对深度学习残差网络进行迭代优化更新，得到最优深度学习残差网络。通过使用本发明，能够通过消除静态煤泥浮选图像的泡沫与杂质进而提高对尾矿水样品的检测效率与检测准确率。本发明作为基于层析滤纸采样的静态煤泥浮选图像灰分检测方法，可广泛应用于浮选精煤灰分检测技术领域。

公开(公告)号：CN115389376A

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202211330473.9

申请日：2022-10-28

申请人： 佛山科学技术学院

发明人： 朱文博 ,  刘能 ,  陈建文 ,  付为杰 ,  王修才 ,  李艾园

IPC分类号： G01N15/00 ,  G01N1/34 ,  G01N21/84 ,  G06T7/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了基于层析滤纸采样的静态煤泥浮选图像灰分检测方法，该方法包括：通过层析滤纸对尾矿水进行采样处理，得到静态煤泥浮选图像；构建深度学习残差网络；将静态煤泥浮选图像输入至深度学习残差网络进行灰分检测，得到检测结果；基于检测结果对深度学习残差网络进行迭代优化更新，得到最优深度学习残差网络。通过使用本发明，能够通过消除静态煤泥浮选图像的泡沫与杂质进而提高对尾矿水样品的检测效率与检测准确率。本发明作为基于层析滤纸采样的静态煤泥浮选图像灰分检测方法，可广泛应用于浮选精煤灰分检测技术领域。