【摘 要】
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在金属矿开采过程中,矿石图像的人工智能分割有着重要作用,但是采场爆堆矿岩分布状况复杂,矿岩图像颗粒粘连严重难以分割。现有的矿岩图像分割方法通常是先利用滤波降噪,再采用分水岭算法分割图像,这种方法存在局限性强和参数调整复杂等问题,不适合用于实际应用。结合矿岩图像特征和矿山实际需求,提出了一种基于U-Net深度卷积网络和Open CV的矿岩图像分割算法,该算法将深度学习创新应用到矿岩图像分割领域,与最
【机 构】
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鞍钢集团矿业有限公司眼前山分公司,中国科学院沈阳自动化研究所
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在金属矿开采过程中,矿石图像的人工智能分割有着重要作用,但是采场爆堆矿岩分布状况复杂,矿岩图像颗粒粘连严重难以分割。现有的矿岩图像分割方法通常是先利用滤波降噪,再采用分水岭算法分割图像,这种方法存在局限性强和参数调整复杂等问题,不适合用于实际应用。结合矿岩图像特征和矿山实际需求,提出了一种基于U-Net深度卷积网络和Open CV的矿岩图像分割算法,该算法将深度学习创新应用到矿岩图像分割领域,与最大类间方差法、聚类分析、边缘提取等分割方法相比,该算法分割精度高,分割效果好,并且可以直接获取效果图中矿
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为研究煤炭地下气化开采、高温岩体地热和煤层气等开发的稳定性,揭示固流热耦合条件下岩石的细观参数演化规律,采用固流热耦合万能试验仪对北山花岗岩在高温(100~700℃)、三轴条件下(静水压力25 MPa)进行渗透试验。对试验后的试件进行了细观物理参数(孔体积、孔比表面积、孔数量比例、平均孔吼半径、平均孔径、迂曲度、孔隙率和分形维数)测定。研究结果表明:在固流热耦合试验条件下,花岗岩的孔隙率和分形维数随着温度的升高并非持续增大,在300℃会出现下降的现象;在固流热耦合试验条件下,花岗岩的超微孔(<10
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