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申请/专利权人:铜陵有色金属集团股份有限公司;中南大学
摘要:本发明公开了一种基于SAM模型的球团矿粒度检测方法,属于矿石图像检测技术领域,该方法利用工业相机实时采集待检测球团矿图像,并通过噪声估计、滤波去噪、边缘锐化来提高图像质量,再利用SAM模型对图像进行实例分割,获取前景目标的掩码图像,并对分割后的连通域进行特征提取,通过形状特征筛除无效目标后,提取有效目标的等效粒径,通过标定计算精确得到表层球团颗粒的粒度大小,将其输入设定好的BP神经网络模型中,通过模型得到整体粒度的分布情况;该检测方法能够实时、准确、连续的监测球团颗粒的粒度分布,有助于实现工艺的精细化管理和控制。
主权项:1.一种基于SAM模型的球团矿粒度检测方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤S1:利用工业相机实时采集待检测球团矿图像;步骤S2:将球团矿图像通过噪声估计、滤波去噪、边缘锐化的预处理提高图像质量;步骤S3:通过SAM模型对球团矿图像进行实例分割,获取前景目标的掩码图像,SAM模型包括图像编码器、提示编码器和掩码解码器,图像编码器计算图像嵌入,提示编码器生成提示嵌入,两嵌入信息被组合到掩码解码器中进行预测分割掩码;步骤S4:利用分割后的掩码图像对矿石的粒度特征参数进行计算分析,来筛除存在特征信息缺失问题的球团颗粒;步骤S5:提取有效目标的等效粒径,通过标定计算精确得到表层球团颗粒的粒度大小;步骤S6:设定BP神经网络模型的结构与参数,将表层粒度分布数据输入至模型中得到整体粒度分布情况。
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百度查询: 铜陵有色金属集团股份有限公司 中南大学 一种基于SAM模型的球团矿粒度检测方法
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