当前位置：首页 > 产品中心

基于图像处理技术筛选金矿石基于图像处理技术筛选金矿石基于图像处理技术筛选金矿石

基于图像处理技术筛选金矿石基于图像处理技术筛选金矿石基于图像处理技术筛选金矿石

2022-06-15T09:06:14+00:00

基于深度学习的矿石图像处理研究综述 ResearchGate

2023年1月3日摘要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 2019年1月16日针对传送带矿石图像中矿石粘连和边缘模糊造成的分割不准确问题, 提出了一种基于UNet和ResUNet模型的传送带矿石图像分割方法该方法首先将待分割图像经基于UNet和ResUNet模型的传送带矿石图像分割方法

基于深度学习的普通金属矿石快速分拣系统的研究

2022年6月22日丁涛等[5]提出了一种基于视觉识别技术的矿石在线分选机的系统，将图像处理技术应用于矿石选矿上。其根据矿石和脉石不同的光学特性，通过机器视觉技术， 2022年1月24日关键词卷积神经网络算法;深度学习;矿物自动识别;地质大数据;智能地质学;机器学习中图法分类号 P575 本文受国家重点研发计划重点专项(2016YFC)、基于深度学习的镜下矿石矿物的智能识别实验研究

基于深度学习的矿石图像处理研究综述百度学术

作者：王伟，李擎，张德政，栗辉，王昊摘要：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 2018年6月12日摘要：针对图像处理技术在细粒度矿石分级测定时存在的精度不足问题，提出基于深度图像分析的分级测定方法在灰度共生矩阵（graylevel cooccurrence 基于深度图像分析的细粒度矿石分级测定方法

基于机器视觉矿石图像分割聚类算法知乎

2021年5月12日针对这些问题,本文运用机器视觉技术对带式输送机上的矿石图像进行连续采集,实时检测细碎阶段的矿石粒度分布情况,并绘制粒度累计分布曲线来分析矿石粒度的均匀性,对碎磨工艺过程中设备参数的最优控 2021年10月6日摘要：对于较为复杂的矿石图像中矿石目标的分割，直接使用已有的图像分割算法往往不能满足我们的个性化要求。为解决该问题，文中基于矿石图像特点设计了一套有效的基于分水岭的矿石图像分割方案，该方案主要包括双边滤波、分段线性灰度变换、二值化、距离变换、图像形态学重构等步骤。基于分水岭和形态学重构的矿石图像分割方法 21ic电子网

知乎盐选基于图像处理的车道线识别技术研究

1 前言在基于图像处理的车道线识别技术研究中，需将车载视觉系统获取的图像分析出车道线，明确行车可以行驶的区域，确定行车和车道线之间的距离，从而监控车辆行驶情况，当智能汽车偏离正确位置时，能够提醒司机纠正行车姿势，降低交通事故发生的基于图像处理技术的垃圾分类识别研究是目前非常受关注的课题之一。图像处理技术是指使用数字图像处理的方法来处理和分析垃圾图像，从而实现垃圾分类和识别的目的。这种技术可以去除噪声，进行分割和提取特征等处理，从而准确地识别垃圾的类型。基于图像处理技术的垃圾分类识别研究百度文库

基于图像处理的矿石在线检测技术研究百度文库

其中，基于图像处理的矿石在线检测技术因为其高度自动化、实时性强、具备高度可靠性等优点，成为了当前矿石在线检测技术的一种重要方向。一、图像处理技术在矿石在线检测中的应用解决方案：基于机器学习、深度学习等技术，进行实时的样本训练和 f基于图像处理的PCB焊接缺陷检测方法主要包括以下步骤： 1、图像采集：通过高清摄像头对PCB焊接区域进行实时采集，获取焊接区域的图像数据。 f2、特征提取：利用图像处理技术对采集的图像进行预处理、边缘检测、二值化等操作，提取出与缺陷相关的特征基于图像处理的PCB焊接缺陷检测技术研究百度文库

基于图像处理与识别技术的煤矿矸石自动分选百度学术

基于图像处理与识别技术的煤矿矸石自动分选矸石分选是煤矿生产的重要环节 ,即在煤块中将矸石挑选出来目前我国大块矸石的分选大多采用手选 ,工人劳动强度大 ,生产效率低 ,工作环境恶劣 ,严重影响着工人的身心健康通过采用图像处理和模式识别技术对基于图像处理的水果品级筛选技术研究来自掌桥科研喜欢 0 阅读量： 306 作者：刘东明摘要：对水果的大小级别进行筛选是水果采摘后进行加工必不可少的一个环节,以往方法是人工进行筛选,这种方式的缺点是:效率低,筛选精度差,对水果会造成伤害,采用基于图像处理的水果品级筛选技术研究百度学术

基于图像处理技术的印刷电路板缺陷检测技术分析图像处理

2022年10月17日该文章介绍了基于图像处理技术的印刷电路板缺陷检测技术分析。印刷电路板在现代电子设备中扮演着重要角色，其质量直接关系到产品性能。自动检测系统基于图像处理与分析、计算机和自动控制等多种技术，可以对印刷电路板进行缺陷识别和类型判断。2013年2月6日本实用新型公开了一种基于图像处理技术的钢筋间距与大小快速识别系统，由图像识别装置和钢筋图像拍摄装置构成；所述钢筋图像拍摄装置自带主动光源，并安装了透镜，将光源产生的光聚集到受测试区域，使得钢筋的亮度远远高于周围环境的亮 CNU 基于图像处理技术的钢筋间距与大小快速

基于OpenCV的数字图像处理系统知乎

2023年11月7日数字图像处理系统可以为计算机视觉提供基础算法和工具，促进计算机视觉技术的研究和应用。基于OpenCV的数字图像处理系统具有以下几个意义：首先，基于OpenCV的数字图像处理系统可以提供丰富的图像处理和计算机视觉算法，为研究人员和开发者提供了一个 2023年9月4日 22基于高光谱图像的矿物种类深度识别算法选用了在图像分类领域取得杰出表现的ResNet框架构建矿物识别的深度模型。图3所示为ResNet模型的结构，其输入为矿物图像，经过5层设计好的卷积层后，再经过一个全连接层得到分类概率。基于高光谱图像的矿物种类深度识别方法知乎

基于FCMWA联合算法的多种类矿石图像分割

2022年10月17日矿石图像分割是基于机器视觉的矿石粒度分布检测的重要组成部分。针对复合矿山中颜色多样、纹理复杂且边缘粘连的多种类矿石图像难以识别与分割的问题，提出了一种基于FCMWA联合算法的矿石图像分割方法。首先对矿石图像进行形态学优化，利用双 2022年1月23日 Beijing Key Laboratory of Knowledge Engineering for Materials Science, Beijing , China 摘要: 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基于深度学习的矿石图像处理研究综述 USTB

基于图像处理的车型识别技术研究百度学术

基于图像处理的车型识别技术研究随着交通拥挤和堵塞等各种问题的日益突出,以及计算机技术的不断发展,智能交通系统 (Intelligent Transportation System,简称ITS)得到了越来越广泛的应用,并在欧,美等发达国家广泛得到应用,而在我国的应用尚处于探索研究的起步阶段 2020年5月12日过程，运用程序设计语言，提出一种基于图像处理技术的自动化粗差识别方法。首先对依据监测数据绘制出的散点图进行高斯模糊和二值化处理，再提取主要趋势线，最后识别出监测数据中的粗差点并进行剔除。基于图像处理技术的大坝监测数据粗差识别

基于图像处理技术的织物疵点检测与识别技术研究豆丁网

2014年3月19日基于图像处理技术的织物疵点检测与识别技术研究pdf 摘要疵点检测是纺织品质量控制与质量检验过程中的重要环节。目前，国内纺织行业的织物疵点检测仍然是依靠人工目测，不仅检测效率低、准确率低，而且劳动强度大、人工成本高，因此，研究快速本发明的基于图像处理技术的矿石图像粒度检测算法，其特征在于包括如下步骤： (1)利用工业相机完成对矿石图像的采集； (2)对采集来的矿石图像进行预处理，依次进矿石粒度在线检测系统结构图图像采集模块通过MTALAB图像采集工具箱控制CCD像组件基于图像处理技术筛选金矿石基于图像处理技术筛选金矿石

基于图像处理技术的目标识别方法综述百度文库

2019年9月5日 1 基于图像处理的目标识别一般流程基本流程经过两步。步将采集到的用来作为算法训练测试的图像样本，对其进行训练检测，以调试和验证算法模型的可靠性与稳定性，不断提高模型拟合度。其中涉及到对标签图像样本实施的操作有：图像预处理基于机器视觉技术，针对目前人工检测激光切割筛管的缝宽所存在的局限性和不确定性，设计了完整的实验测试设备。通过CCD相机对筛管割缝的图像进行采集，使用Sobel算法、Canny算法、高斯滤波等图像处理方法提取割缝宽度，实现了对割缝筛管的快速自动化高精度基于图像处理技术的石油筛管割缝在线监测AET电子技术应用

基于深度学习的矿石图像处理研究综述百度文库

基于深度学习的矿石图像处理研究综述【摘要】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本发明的基于图像处理技术的矿石图像粒度检测算法，其特征在于包括如下步骤： (1)利用工业相机完成对矿石图像的采集； (2)对采集来的矿石图像进行预处理，依次进矿石粒度在线检测系统结构图图像采集模块通过MTALAB图像采集工具箱控制CCD像组件基于图像处理技术筛选金矿石基于图像处理技术筛选金矿石

图像处理技术在矿石粒度检测中的应用pdf 原创力文档

2017年12月19日将开运 (2)基于图像处理技术的矿石粒度检测具有很算和闭运算联合起来可以构成形态滤波器，通过形高的准确率，而且操作简便、计算快速、易于维护，能态滤波，可以有效的消除二值图像中存在的前景和很好的对反映矿物的粒度分布。背景噪声，并在摘要：随着科学技术的不断发展,人类的生活和工作日趋自动化在射击比赛和部队射击训练中,为了减少报靶时间,提高比赛和训练的效率以及公平性,自动报靶方式也正逐渐取代传统的人工报靶方式本文围绕自动报靶系统进行展开,分析了目前国内外自动报靶系统的研究现状,重点对基于图像处理技术的基于图像处理技术的自动报靶系统研究百度学术

一种基于图像识别技术的矿石粒度在线检测方法与流程

2021年2月5日也有采用图像法在线检测矿石粒度的专利技术，如申请号为“06”的发明专利 ꢀ“ 一种基于智能视觉的高性能矿石粒度视觉检测系统”，和申请号为“87”的发明专利“基于图像处理的矿岩粒度检测方法”，但上述两专利申请没有解决矿物颗粒到2011年2月12日 1 浮选泡沫图像处理系统简介自20世纪80年代开始，我国已有一些研究机构进行了这方面研究，但是研究结果只局限于实验室的研究试验，很少被用于实际生产 2001年9月北京矿冶研究总院在金川有色金属公司选矿厂安装了浮选泡沫图像处理工作站该系浮选泡沫图像处理技术研究现状与进展

基于图像处理技术的纺织品瑕疵检测方法百度学术

基于周期性分析的纺织品瑕疵检测过程为:预处理图像→自相关函数的运算→基本单元模板的运算→瑕疵区域增强→构造均值图像→Otsu法分割→中值滤波→瑕疵定位等。 (4)本文还给出了另一种纺织品瑕疵检测方法,采用了Gabor滤波器模板。这是一种知名度非常高为解决上述问题，提出了基于深度学习与图像处理技术相结合的混凝土表面裂缝智能识别方法。在UNet基础上，采用多级特征融合与引入图像梯度构建网络，实现裂缝的提取。构建包含连通域去噪、断裂连接、边缘检测、裂缝骨架化、裂缝参数计算等流程的基于深度学习与图像处理技术的混凝土表面裂缝智能识别