基于深度卷积网络的煤泥浮选尾矿灰分检测方法研究

• 作者: 杨春宝 郭西进 魏凌敖
• 来源期刊: 煤炭技术
• 学科: 工学
• 关键词: 煤泥浮选 尾矿灰分 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 煤炭加工与利用
• 页码范围: 144-146
• 页数: 3页
• 分类号: TD926.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.13301/j.cnki.ct.2020.02.045

摘要

随着煤泥浮选自动化不断提升,浮选尾矿灰分检测存在严重滞后,无法满足生产实时要求.提出了浮选尾矿灰分检测新方法,通过多层神经网络对尾矿灰分图像进行特征提取,然后对尾矿灰分值进行回归,并与实际尾矿灰分值对照分析.实验结果表明,基于深度卷积网络的煤泥浮选尾矿灰分检测具有较好的实时性,检测精度满足生产要求.该尾矿灰分检测方法为煤泥浮选智能生产过程自动化提供帮助.