发明专利 已授权

基于改进掩膜的Mask R-CNN矿物颗粒识别以及粒度检测方法

📄 申请号:CN202210497249.2 📄 发布日:2026/07/29

著录项目信息

申请日
2022-05-09
公开号
CN114897816B
公开日
2024-06-14
申请人
安徽工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

矿物加工, 选矿, 粒度检测, 工业质检, 地质勘探

摘要

本发明公开了一种基于改进掩膜的Mask R‑CNN矿物颗粒识别以及粒度检测方法,属于图像识别技术领域。本发明包括s1:采集图像,标注数据并进行数据增强,制作数据集;s2:将图像经过主干网络和特征金字塔网络提取特征,通过轻量级的区域建议网络,得到初始物体建议框,根据初始建议框进一步分类和回归得到最终预测框,并根据预测框使用语义分割得到预测掩膜;s3:设置训练过程的超参数并对网络进行训练,得到位置、种类和预测掩膜,并对模型效果进行评价;s4:对网络输出的掩膜进行修改,使输出掩膜的边缘为实际颗粒物的边缘;s5:利用获得的掩膜计算颗粒物的实际面积、粒径以及统计颗粒物对应的尺寸分布。本发明能够提高颗粒物识别及粒度检测的准确度。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

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