矿业研究与开发

作者：邓田,余翼

关键词：矿 石 分 选;矿 石 识 别;多 尺 度 特 征 融 合;FasterRＧ CNN;粒子群

为提升矿物的分选效率,基于机器视觉对矿石识别分 选算法进行研究.采用 PSOＧFasterRＧCNN 改进算法对矿 石二维图像进行识别分类,PSO 算法改进了 FasterRＧCNN 算法的收敛速度,使用了多尺度特征融合的方法,实现了对特 定矿石图像样本的识别.此外,还选择了 HOG＋SVM 算法和 KNN算法进行对比.结果表明,PSOＧFasterRＧCNN 改进算法 识别精确度高达９８％,精度和稳定度优于其他两种算法,实 际工程识别速度快,未来能满足矿石分选识别的应用需要.

来源：2021年第2期

《矿业研究与开发》期刊编辑部

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