【摘 要】
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矿石分选抛废中对计算机辅助技术的运用,可以有效提升精尾矿分类准确率和处理量。近几年,深度学习技术的运用对矿石分选抛废效果提升巨大,但是该技术的落地实现的前提是数量足够而且均衡的训练集,生成对抗网络的应用可能成为这一难题的解法之一。本论文通过对铅锌矿石X射线图像以及生成对抗网络的研究,提出了一种胶囊鉴别器-生成对抗网络,在一定程度上达到了数据增强的效果。以下是主要工作内容:1、制作矿石图像数据集。本
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矿石分选抛废中对计算机辅助技术的运用,可以有效提升精尾矿分类准确率和处理量。近几年,深度学习技术的运用对矿石分选抛废效果提升巨大,但是该技术的落地实现的前提是数量足够而且均衡的训练集,生成对抗网络的应用可能成为这一难题的解法之一。本论文通过对铅锌矿石X射线图像以及生成对抗网络的研究,提出了一种胶囊鉴别器-生成对抗网络,在一定程度上达到了数据增强的效果。以下是主要工作内容:1、制作矿石图像数据集。本论文选用了铅锌矿的X射线图像为原始数据,以好朋友科技提供的矿石数据为基础,利用连通域标记法,提取出原始矿石图像中感兴趣区域,并进行分割。制作出后续工作所需的数据集。2、分析矿石图像数据特点,考虑到生成对抗网络本身存在的训练不稳定,容易产生模式崩溃以及生成图像模糊等缺陷。通过查阅大量国内外文献,结合深度卷积生成对抗网络和WGAN的思想,加上胶囊网络对小尺寸图片分类中空间相对信息的优势。提出了胶囊判别器-生成对抗网络。并通过多组实验分析结果。证明了该模型在生成质量以及多样性上有一定效果提升。3、利用CNN对矿石图像进行精矿尾矿分类,以抛废率、精矿识别准确率和尾矿识别准确率作为评估指标,分析生成矿石图像数据增强的效果。在交叉验证选取出最优模型后,设计了七种不同的数据集进行对比试验。CNN的分类实验结果表明,本文提出的生成模型具有良好的数据增强性能,能够有效提升分类模型的准确率。
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