摘要
一种基于颗粒形貌特征的矿物碎磨能量判别与解离程度智能识别方法,首先通过落重冲击试验机对磁铁矿石进行破碎,破碎后的进行粒度分级,用矿物解离仪对不同破碎能量下、且相对粒径小的部分粒度级别的破碎后颗粒进行解离度检测并记录,根据检测的数据建立不同矿物的解离度分布图,分析分布图后确定适宜的破碎能量E,然后通过电镜扫描该破碎能量下的各个粒度级别的破碎后颗粒,获得电镜图片,统计各个粒度级别的沿晶断裂比例,通过函数计算各个粒度级别对应计算破碎能量E1,对比E1和E后确定那些粒度级别的沿晶断裂比例计算后误差较小,确定为可用于破碎能量计算推测的粒度级别,该方法,以沿晶断裂比例为中间数据,探索得出了磁铁矿石破碎解离度与破碎能量之间的关系,为通过破碎能量来控制磁铁矿石解离度寻找到了可行途径。
技术关键词
磁铁矿石
智能识别方法
冲击试验机
形貌特征
深度学习训练
卷积神经网络模型
电镜
SSD算法
图片识别方法
误差
计算机
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