【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，特别是指一种基于岩相分析的金属矿石人工智能分选方法。
技术介绍
1、在当前金属矿石的分选处理中，通常采用基于物理参数的选矿方法，例如重力选矿、磁选、浮选等，这些方法依赖于矿石与脉石之间在密度、电磁性质或表面化学性能上的差异，通过机械设备进行分类，然而在复杂矿体中，不同金属矿物常常具有相似的物理性质，可能导致传统方法难以精确分离，尤其是在金属矿物粒径较细或混合状态复杂的情况下。
2、为提高矿石识别精度，一些系统尝试通过图像识别与岩相信息结合的方式进行分选，这类方法通常先使用成像设备获取矿石外观或断面图像，再由人工或基于阈值的算法对图像进行处理，以识别矿物种类，但由于岩相特征高度复杂且存在较强主观性，传统图像处理方法可能无法准确识别细粒矿物或不同矿物共生结构，导致识别结果受限于特征提取规则的适应性。
3、例如选矿厂对多金属矿石进行分级分选的场景中，由于同一批次矿石中常含有多种金属矿物如黄铜矿与黄铁矿，其岩相特征存在相似结构纹理，使用现有图像分割算法容易将共生矿物误判为同一类型，可能无法根据微观...
【技术保护点】
1.一种基于岩相分析的金属矿石人工智能分选方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于岩相分析的金属矿石人工智能分选方法，其特征在于，获取矿石样本的统一图像，并对其进行灰度对比和边缘滤波处理，提取晶体结构轮廓，得到晶体边界数据，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于岩相分析的金属矿石人工智能分选方法，其特征在于，根据晶体边界数据对统一图像进行区域划分处理，计算各区域内的纹理方向一致性、颗粒分布密度和色彩集中度，得到结构特征组，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于岩相分析的金属矿石人工智能分选方法，其特征在...
【技术特征摘要】
1.一种基于岩相分析的金属矿石人工智能分选方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于岩相分析的金属矿石人工智能分选方法，其特征在于，获取矿石样本的统一图像，并对其进行灰度对比和边缘滤波处理，提取晶体结构轮廓，得到晶体边界数据，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于岩相分析的金属矿石人工智能分选方法，其特征在于，根据晶体边界数据对统一图像进行区域划分处理，计算各区域内的纹理方向一致性、颗粒分布密度和色彩集中度，得到结构特征组，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于岩相分析的金属矿石人工智能分选方法，其特征在于，通过提取各区域内部所有像素的三通道值，并将其转换为色彩空间，在色彩空间中统计色调通道值的均值和方差，得到色彩集中度，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于岩相分析的金属矿石人工智能分选方法，其特征在于，根据结构特征组构建训练样本，并结合已知岩相矿物类型对其进行标注...
【专利技术属性】
技术研发人员：王力，黄志坚，
申请(专利权)人：厦门硅划科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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