【摘 要】
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针对矿山的煤矸难分离的问题,提出以煤炭为实验对象,在已知煤炭和矸石的情况下基于MATLAB的软件与程序设计,利用探测器的成像技术将煤炭和矸石图像准确的呈现出来,在煤的识别过程中,R值识别方法保证了图像不受矿石厚度的影响,确保提取的矿石图像数据的准确性;最后根据采集后的图像,采用卷积神经网络对图像进行训练处理.具体处理分别采用卷积神经网络的VGG网络结构、GoogleNet网络结构、LeNet网络结构及AlexNet网络结构确定可行性,再进一步改进,并选出一个准确率高、快速的网络结构.最终实现煤炭和矸石的分
【机 构】
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内蒙古科技大学,内蒙古 包头 014010
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针对矿山的煤矸难分离的问题,提出以煤炭为实验对象,在已知煤炭和矸石的情况下基于MATLAB的软件与程序设计,利用探测器的成像技术将煤炭和矸石图像准确的呈现出来,在煤的识别过程中,R值识别方法保证了图像不受矿石厚度的影响,确保提取的矿石图像数据的准确性;最后根据采集后的图像,采用卷积神经网络对图像进行训练处理.具体处理分别采用卷积神经网络的VGG网络结构、GoogleNet网络结构、LeNet网络结构及AlexNet网络结构确定可行性,再进一步改进,并选出一个准确率高、快速的网络结构.最终实现煤炭和矸石的分离.
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