矿石大块
合理确定矿岩块度 - 百度文库
根统计资料，大块率与矿岩平均块度间基本上量直线关系。 式中： [可用投影仪]如图2-21所示。 随平均块度值 增大，大块率上升。也就是说爆破后平均块度较小，则大块率也会降低
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矿石块度视觉识别判断方法（东北大学何文轩等）_IntelMining智
(PDF) 王 伟 1) ，李 擎 1,2) ，张德政 3,4) ，栗 辉 1,2) ，王 昊 1) 1)
2023/9/6 大块，如 图 1 0 所示. 根据检测出来的矿石坐标信 息，可以计算出每块矿石的外接矩形面积，当存在 某块矿石的面积大于设定阈值时，系统发出警报，
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基于改进YOLOv5的矿石目标检测算法
综上，针对矿山传送带分拣大块矿石智能化检测定位困难的问题，本文基于yolov5 模型对大小不 一的矿石进行识别。同时，为了提高复杂背景下矿石图像检测效果，本文采取基于
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地下矿山中深孔落矿爆破块度控制技术研究 - 工程 CAE
为了降低大块率，实现矿山生产的高效发展，提出采用环形中深孔爆破落矿工艺并进行了现场试验，试验结果表明环形中深孔爆破落矿可使平均大块率降低至10.3 %，与传统扇形中深孔落矿相比较，平均大块率降低了12.4
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一种煤矿井下输煤大块物检测方法
井下输煤大块物检测流程如图1所示，整个过程主要通过预处理增强图像边缘梯度差异，再通过在改进HED神经网络基础上融合Canny算子计算大块物边缘，从而得到大块物面积。. 图1 大块物检测流程 Fig.1 Large blocks
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矿石块度视觉识别判断方法
针对传送带矿石块度还需要人工测量的问题，提出了一种基于深度学习的矿石块度检测方法。该方法在Darknet框架下采用残差神经网络结构组成CSPDarkNet21主干特征提取网络，
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一种基于RDU-net网络模型的矿石大块率检测方法 - 百度学术
摘要： 本发明涉及一种基于RDUnet网络模型的矿石大块率检测方法,包括如下步骤:S1,获取原始矿石图片数据;S2,将获取的原始矿石图片数据进行预处理,获得更易于分割的待检测矿
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基于爆破矿石图像分割优化算法的大块率统计方法
摘要： 矿石图像分割效果受光照条件、目标密集性及边缘对比度低等因素制约，致使大块率统计精度偏低.为此以鞍千矿爆破矿石图像为数据源，首先利用双边滤波算法去除特征增
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