煤矸智能分选的机器视觉识别方法与优化 论文

煤矸智能分选是煤炭开采过程中一个重要的环节，它涉及到将煤炭和研石进行有效分离，以提高煤炭的质量和开采效率。传统的煤炭分选主要依赖人工经验，这种方法效率低，准确性不高，且受制于人为因素，容易造成煤炭资源的浪费。随着计算机视觉技术的发展，利用机器视觉进行煤矸识别成为一种新的研究方向。在机器视觉系统中，图像的准确快速识别是智能分选的核心技术之一。为了实现这一目标，深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network，简称CNN）被广泛应用于图像处理领域。

卷积神经网络是一种模仿生物视觉感知机制的人工神经网络，它能够自动和有效地从图像中提取特征，并用于分类和识别任务。在煤矸图像识别中，卷积神经网络可以被训练成一个具有高度准确性的模型，以区分煤炭和研石。研究者们基于深度学习理论，建立了一系列的煤矸图像识别模型，并使用经典网络（如ResNet）和先进轻量级网络（如SqueezeNet）作为基础。关于卷积神经网络的更多背景信息和原理解释，可以参考这里和这个资源。

通过这些模型，可以分析和评估煤矸识别的性能，包括识别精度、模型规模和模型运算复杂度。模型剪枝是近年来深度学习领域中用于压缩深度模型的方法。通过对卷积神经网络中冗余或相似度高的卷积核进行裁剪，可以有效减少模型的复杂性，从而减少计算资源消耗，提升模型的运行效率。关于深度学习卷积神经网络的技术细节和实现代码，可以参考这里。

通过模型剪枝技术，研究人员能够去除冗余的网络参数，而不显著影响模型的识别精度，这为深度学习模型的实际部署提供了便利。在优化模型的同时，模型的可视化分析帮助研究人员理解模型的分类机理，即模型是如何基于输入图像特征做出分类决策的。通过分析模型对煤矸样本的分类热力图，研究人员可以直观地看到模型在分类过程中关注的区域，如轮廓、纹理、表面平整度等，并分析不同样本的识别难易程度。

通过收集实际生产状态下的煤与研石图像作为训练和测试样本，研究者们能够建立更符合实际应用场景的模型，使模型能够更加精准地识别煤炭和研石。更多关于卷积神经网络在实际应用中的案例和分析，读者可以访问这篇文章了解详细信息。