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申请/专利权人：太原理工大学
摘要：本发明提供一种基于煤泥絮团沉降特征深度学习的絮凝工况分类系统，包括拍摄装置以及图像处理模块；所述拍摄装置包括透明板、背景板、相机、相机保护罩、接样槽、调距固定栓以及背景灯带，所述图像处理模块被配置为构建深度学习模型，利用图像数据集对所述深度学习模型进行训练，通过训练后的深度学习模型实现絮凝工况分类，所述图像数据集包括所述相机拍摄到的图像以及各个图像对应的分类标签。本发明实现对絮凝过程的指导加药、减少药剂使用，提高絮凝过程效率，降低人工干预，并提升浓缩池内部运作的透明度，为煤泥水处理的优化和智能管理提供支持。
主权项：1.一种基于煤泥絮团沉降特征深度学习的絮凝工况分类系统，其特征在于，所述系统包括拍摄装置以及图像处理模块；所述拍摄装置包括透明板、背景板、相机、相机保护罩、接样槽、调距固定栓以及背景灯带，所述透明板通过所述调距固定栓与所述背景板连接，所述透明板与所述背景板之间具有空间，该空间为絮团沉降区，所述透明板上设置所述相机保护罩，所述相机保护罩上安装所述相机，所述接样槽设置于所述透明板和所述背景板的上端，所述背景板正对所述透明板的一面设置有所述背景灯带，所述相机的信号输出端连接所述图像处理模块的信号输入端，以将拍摄的图像馈送至所述图像处理模块；所述图像处理模块被配置为：构建深度学习模型，利用图像数据集对所述深度学习模型进行训练，通过训练后的深度学习模型实现絮凝工况分类，所述图像数据集包括所述相机拍摄到的图像以及各个图像对应的分类标签。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 太原理工大学 一种基于煤泥絮团沉降特征深度学习的絮凝工况分类系统
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