本發明公開了一種在動態溢流面上多模型預測煤浮選尾礦灰分的方法,該方法搭建動態溢流方式及水平四周補光的機器視覺系統,捕獲浮選尾礦圖像;基于卷積神經網絡對不同工況的尾礦圖像分類,實現對穩定的目標尾礦圖像的篩選;融合傳統特征和深度抽象特征,在深度卷積神經網絡外層接回歸預測器進行訓練,實現對浮選尾礦灰分的實時預測。該方法環保高效、預測精度高,有效替代了原來過程復雜、耗時耗力的尾礦化驗方式,避免了浮選生產過程反饋調節的高延遲性,并且對保證煤炭資源高效回收、智能化產業升級和提升選廠效益具有重要的意義,有較大的應用潛力。
聲明:
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