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基于深度学习的矿石图像处理研究综述

王伟 李擎 张德政 栗辉 王昊

王伟, 李擎, 张德政, 栗辉, 王昊. 基于深度学习的矿石图像处理研究综述[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.01.23.001
引用本文: 王伟, 李擎, 张德政, 栗辉, 王昊. 基于深度学习的矿石图像处理研究综述[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.01.23.001
A survey of the ore image processing based on deep learning[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.01.23.001
Citation: A survey of the ore image processing based on deep learning[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.01.23.001

基于深度学习的矿石图像处理研究综述

doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.01.23.001
详细信息
  • 中图分类号: TP183

A survey of the ore image processing based on deep learning

  • 摘要: 矿石图像处理技术能代替人工自动、高效地完成多项困难、重复的工作,构成了智慧矿山建设中的重要一环。本文聚焦于矿石勘探和将矿石破碎筛分后的皮带运输两个环节,系统总结了深度学习技术在矿石图像处理中的主要应用,包括矿石分类、粒度分析和异物识别等任务,并分门别类地梳理了完成以上三大任务的常用算法及其优缺点。其中,矿石分类在地质勘探中起着重要作用;粒度分析能为破碎机和传送皮带的控制提供参考依据,还能识别出给矿皮带上过大尺寸的矿石,防止处于给矿皮带和受矿皮带之间的转运缓冲仓内发生堵料事故;异物识别能将皮带上混在矿石中的有害物品检测出来。

     

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出版历程
  • 网络出版日期:  2022-03-15

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