本發明公開了一種基于Adaboost機器學習的礦石可見光圖像分選方法,屬于自動化礦選技術領域,包括如下步驟:(1)礦石初選分類;(2)圖像預處理;(3)機器學習模型訓練;(4)目標預測。本發明利用Adaboost的機器學習方法,對礦石可見光圖像進行學習、訓練、預測,可充分模擬經驗較豐富的選礦技術人員進行礦石分選,使每臺機器都具備同一的、準確的礦石分選經驗,有效避免了人工分選礦石的主觀性和個體差異性,可更好的替代人來工作或者完成人類不能完成的工作,減少勞動強度,提高產品生產質量和勞動生產效率。
聲明:
“基于Adaboost機器學習的礦石可見光圖像分選方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)