權利要求
1.石英伴生金礦的分選方法，其特征在于，所述石英伴生金礦的分選方法包括：
獲取待分選金礦的RGB圖像；
將所述RGB圖像轉換成HSV圖像，并根據所述HSV圖像獲取圖像亮度；
在所述圖像亮度處于預設亮度范圍內時，獲取所述HSV圖像中所述待分選金礦的屬性信息，其中，所述屬性信息包括所述待分選金礦的類別和位置；
根據所述屬性信息對所述待分選金礦進行分選。
2.如權利要求1所述的石英伴生金礦的分選方法，其特征在于，所述將所述RGB圖像轉換成HSV圖像的步驟包括：
從所述RGB圖像中提取顏色分量值，其中，所述顏色分量值包括R顏色分量值、G顏色分量值以及B顏色分量值；
根據所述顏色分量值確定色調值、飽和度以及明度值；
根據所述色調值、所述飽和度以及所述明度值生成所述HSV圖像。
3.如權利要求2所述的石英伴生金礦的分選方法，其特征在于，所述根據所述顏色分量值確定色調值、飽和度以及明度值的步驟包括：
獲取所述R顏色分量值、所述G顏色分量值以及所述B顏色分量值中的最大分量值和最小分量值；
將所述最大分量值作為所述明度值，以及根據所述最大分量值以及所述最小分量值確定所述飽和度；
根據所述飽和度、所述R顏色分量值、所述G顏色分量值、所述B顏色分量值、所述最大分量值以及所述最小分量值確定所述色調值。
4.如權利要求1所述的石英伴生金礦的分選方法，其特征在于，所述根據所述HSV圖像獲取圖像亮度的步驟包括：
獲取所述HSV圖像中各個像素點的亮度對應的亮度平均值；
將所述亮度平均值作為所述圖像亮度。
5.如權利要求1所述的石英伴生金礦的分選方法，其特征在于，所述根據所述HSV圖像獲取圖像亮度的步驟之后，所述石英伴生金礦的分選方法還包括：
構建深度學習模型；
獲取訓練集中的所述HSV圖像作為訓練樣本，所述訓練樣本對所述深度學習模型進行訓練，以得到訓練好的深度學習模型；
所述在所述圖像亮度處于預設亮度范圍內時，獲取所述HSV圖像中所述待分選金礦的屬性信息的步驟包括：
將所述圖像亮度處于預設亮度范圍內的所述HSV圖像輸入至所述訓練好的深度學習模型中，以得到所述HSV圖像中所述待分選金礦的屬性信息。
6.如權利要求1所述的石英伴生金礦的分選方法，其特征在
聲明：
“石英伴生金礦的分選方法、裝置和可讀存儲介質” 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)
1710
編輯：中冶有色網
來源：贛州好朋友科技有限公司
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2025年06月20日 ~ 22日 
