公开(公告)号：CN119229177A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411215997.2

申请日：2024-09-02

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 蒋金豹 ,  李康宁 ,  聂铖

IPC: G06V10/764 ,  G06V20/10 ,  G06V10/58

Abstract: 本发明涉及金属冶炼技术领域，具体涉及到一种基于差分特征的不同品位铁矿石高光谱图像分类方法。本申请的基于差分特征的不同品位铁矿石高光谱图像分类方法，通过S1、预处理：采集铁矿石高光谱图像，并进行预处理；S2、特征提取：获取铁矿石的高光谱波段，并提取平均光谱特征和比例特征；S3、分类：将步骤S2获得的平均光谱特征和比例特征组合作为随机森林分类器的输入特征，对铁矿石进行多等级分类，能够实现在有矿尘、有水附着的条件下对不同品位的铁矿石合理分类，帮助完成铁矿石生产过程中的对于每块铁矿石的高精度分选。

公开(公告)号：CN117324286A

公开(公告)日：2024-01-02

申请号：CN202311276214.7

申请日：2023-09-30

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 蒋金豹 ,  李康宁 ,  聂铖

IPC: B07C5/342 ,  G01N21/25 ,  G06F18/241 ,  G06F18/213

Abstract: 本发明提供了基于高光谱图像和光谱分解的铁矿石分选方法，包括：S1.预处理：采集铁矿石高光谱图像，提取每块铁矿石的平均光谱曲线；S2.特征提取：通过变分模态分解对铁矿石的平均光谱曲线进行分解，并对分解后的信号提取特征；S3.预测铁含量：结合随机森林回归预测每块铁矿石的全铁含量；以及S4.分选：根据预测出的全铁含量将铁矿石分成多个等级。本发明以铁矿石的高光谱图像为研究对象，通过分解铁矿石平均光谱后提取的特征与随机森林的结合实现了铁含量的预测并进一步客观、快速、准确地分选铁矿石，解决了使用高光谱成像技术进行铁矿石的分选中缺乏合适的光谱特征与合适的预测模型的问题。