【摘 要】
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基于传感器的智能矿石干选技术在煤炭领域备受关注,其节能、无水、智能、高精度和易使用等优点在井下排矸、选厂预富集和矸石再选等环节有着广泛的市场前景,具有降低成本、节能降耗的优势。为探索深度学习在基于机器视觉的煤料智能干选过程中的分类精度和应用潜力,基于深度学习提出了一种多产品煤料图像分类方法。在获取低灰煤、中低灰煤、高灰煤和矸石4类产品无烟煤图像的基础上,采用位置变换操作对煤粒图像集进行数据增强,为
【机 构】
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武汉科技大学资源与环境工程学院,武汉科技大学冶金矿产资源高效利用与造块湖北省重点实验室,武汉科技大学机械自动化学院,武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金资助项目(51604196)。
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基于传感器的智能矿石干选技术在煤炭领域备受关注,其节能、无水、智能、高精度和易使用等优点在井下排矸、选厂预富集和矸石再选等环节有着广泛的市场前景,具有降低成本、节能降耗的优势。为探索深度学习在基于机器视觉的煤料智能干选过程中的分类精度和应用潜力,基于深度学习提出了一种多产品煤料图像分类方法。在获取低灰煤、中低灰煤、高灰煤和矸石4类产品无烟煤图像的基础上,采用位置变换操作对煤粒图像集进行数据增强,为深度学习模型提供大量训练数据,进而采用基于Tensorflow、Keras框架的Inception_v3
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