一種基于Mask?RCNN算法的選礦搖床礦帶分析模型,包括以下步驟:1)搖床圖像的實時獲取:安裝并鞏固攝像頭,對準搖床側(cè)面,通過監(jiān)控攝像頭采集數(shù)據(jù);2)圖像處理:對采集的每一幀圖像進行壓縮和飽和度調(diào)整;其中,對于用于訓練和驗證模型的數(shù)據(jù),使用VGG Image Annotator工具進行人工語義標注;相比較傳統(tǒng)人工操作方法需要頻繁調(diào)整接礦板、人工勞動力度大、效率低下,本發(fā)明實現(xiàn)快速精確的反饋精礦帶和
尾礦帶分界線的位置信息,以及能夠?qū)崟r計算礦槽與精礦帶邊界線的實際距離,通過該距離可實現(xiàn)接礦板自動調(diào)整位置,提高精礦品位的合格率,加快分離礦物的效率。
聲明:
“基于Mask-RCNN算法的選礦搖床礦帶分析模型” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)