一种基于二值化神经网络的深度学习矿石尺度测量方法及应用系统，其中包括：通过摄像头获取皮带上矿石图像；预处理矿石图像为标记图像，标记出尺寸大于阈值的矿石；将标记后的图像分为训练样本和测试样本；使用训练样本训练预设的实例分割网络并获得权重；将测试样本输入至神经网络获得分割结果，并将分割后的图像通过最小覆盖圆算法获得矿石的最长尺寸；根据矿石的尺寸，找到异常大小的矿石并发出警告。本发明解决了矿石块筛选中存在的智能化水平低依赖人工操作，效率低的问题。
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“基于二值化神经网络的深度学习矿石尺度测量方法及应用系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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