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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明提供一种基于深度学习的低品位赤铁矿X射线透射预选方法，涉及矿物加工技术领域，本发明通过对赤铁矿原矿进行拍照，对拍照的矿石进行铁品位化验，获得不同矿石类型以及应用场景下的训练数据集：设计用于赤铁矿照片分选的卷积神经网络模型，并对其进行训练；通过训练后的卷积神经网络模型对赤铁矿进行识别，实现不同品质矿石的分离。
主权项：1.一种基于深度学习的低品位赤铁矿X射线透射预选方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对赤铁矿原矿进行拍照，对拍照的矿石进行铁品位化验：步骤2、设计用于赤铁矿照片分选的卷积神经网络模型，并对其进行训练：步骤3、赤铁矿的给料传送识别与分离。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种基于深度学习的低品位赤铁矿X射线透射预选方法
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