摘要
本发明涉及物料筛选领域,尤其涉及色选的剔除方法及色选设备,其中公开了色选的剔除方法,包括如下步骤:采集物料的图像信息,对图像信息采用目标检测模型进行定位和分类,并获取物料的类别、置信度和区域位置;对物料区域进行剪裁,采用像素转换的方法与最小外接矩形的方法对物料面积进行二次计算,并取最小值作为物料面积;根据所述物料的类别、置信度和面积确定是否剔除以及剔除区域。本发明通过采集数据和预处理的方式整理数据集,并对目标检测模型进行训练和验证能够确保目标检测模型达到最优效果,并且通过目标检测模型进行初次筛选,再结合物料面积的双重计算,从而能够快速、准确地剔除异物和缺陷物料。
技术关键词
剔除方法
RGB彩色图像
监督学习策略
样本
色选设备
轮廓
分析模块
矩形
图像获取模块
数据
像素点
掩膜
旋转角
指标
色彩
亮度
坐标
颜色
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数据增广方法
图像块
解码图像
样本
医学图像数据
聚类算法
样本
测试用例优先级排序
深度神经网络模型
评估排序方法
盾构机掘进参数
统计学特征
识别方法
K近邻算法
隧道
渗透测试装置
识别模型训练
采集获取系统
漏洞
控制优化方法