基于深度学习的矿岩图像识别技术研究
来源期刊：中国锰业2018年第6期
论文作者：徐校竹
文章页码：179 - 181
关键词：深度学习;卷积神经网络;图像识别;矿岩分选;
摘 要：为了促进中国选矿事业的发展,提高资源回收率,利用深度学习图像识别技术对矿石及废石进行识别从而将其分选。同时介绍了深度学习技术理论,重点介绍基于卷积神经网络的图像识别技术,以及利用此图像识别技术针对锰矿石与废石在形态和R、G、B三基色分量方面的区别对矿岩分选的研究。
徐校竹
鞍山市第八中学
摘 要：为了促进中国选矿事业的发展,提高资源回收率,利用深度学习图像识别技术对矿石及废石进行识别从而将其分选。同时介绍了深度学习技术理论,重点介绍基于卷积神经网络的图像识别技术,以及利用此图像识别技术针对锰矿石与废石在形态和R、G、B三基色分量方面的区别对矿岩分选的研究。
关键词：深度学习;卷积神经网络;图像识别;矿岩分选;
