基于深度学习的煤中异物机器视觉检测OACSCD
Machine vision detection of foreign objects in coal using deep learning
在煤炭生产加工过程中,由于开采条件的限制,原煤中混入了大量的异物,导致重介质系统管路的堵塞,严重影响了煤炭加工的生产效率,制约了煤炭质量的提高.为有效解决煤炭分选系统中异物对生产的影响,使用机器视觉技术完成异物检测.本文针对煤中异物的不规则形状和复杂特征,构建一种多尺度特征融合的语义分割网络,对实际生产现场采集的煤中异物图像进行端到端检测.网络中,编码器端采用残差卷积块提取异物图像特征和捕捉上下文信息,将池化操作得到的多尺度特征图谱在解码器端进行…查看全部>>
王卫东;张康辉;吕子奇;谷诏闯;钱瀚文;张情意
中国矿业大学(北京)化学与环境工程学院,北京 100083中国矿业大学(北京)化学与环境工程学院,北京 100083中国矿业大学(北京)化学与环境工程学院,北京 100083中国矿业大学(北京)化学与环境工程学院,北京 100083中国矿业大学(北京)化学与环境工程学院,北京 100083中国矿业大学(北京)化学与环境工程学院,北京 100083
矿业与冶金
异物检测机器视觉深度学习语义分割煤
《矿业科学学报》 2021 (1)
煤化工废水煤浆界面力学特性与颗粒分散/聚并行为的演化机制
115-123,9
国家自然科学基金(51974325)中国矿业大学(北京)越崎青年学者(2017QN13)中国矿业大学(北京)越崎杰出学者(2017JCB03)
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