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矿石的识别

矿石的识别

2023-02-12T21:02:35+00:00

高分五号高光谱影像矿物精细识别

2023年10月12日矿物识别是高光谱遥感技术优势之一，已在地质矿产领域取得了显著应用效果。随着光谱分辨率的不断提高，高光谱遥感矿物识别逐渐从识别矿物种类向矿物亚 2020年3月30日基于深度学习的智能矿物识别方法研究地学前缘 2020, Vol 27 Issue (5): 3947DOI: 1013745/jesfsf2020545 • • 上一篇下一篇基于深度学习的智能矿物识别方基于深度学习的智能矿物识别方法研究

基于深度学习的岩石薄片矿物自动识别方法

2021年10月8日 Abstract The identification of minerals in petrographic thin sections is essentially required in petrological research, and is a prerequisite for further 2020年9月16日基于机器学习的矿物智能识别方法研究进展与展望地球科学, 46 (9): 30913106 doi: 103799/dqkx2020360 Citation: Hao Huizhen, Gu Qing, Hu Xiumian, 2021 基于机器学习的矿物智能识别方法研究进展与展望 Earth

地质云矿物岩石识别系统成功研发中国地质调查局

2017年10月10日其基本原理就是采用人工智能的方式，把已经确认的矿物、岩石图片存放于地质云服务器中，建立识别模型，通过计算机深度学习方式，对新采集的矿物、岩石 2022年1月23日聚焦于矿石勘探和将矿石破碎筛分后的皮带运输两个环节，系统总结了深度学习技术在矿石图像处理中的主要应用，包括矿石分类、粒度分析和异物识别等任务，并分门别类地梳理了完成以上三大任务的基于深度学习的矿石图像处理研究综述 USTB

基于高光谱图像的矿物种类深度识别方法知乎

2023年9月4日 22基于高光谱图像的矿物种类深度识别算法选用了在图像分类领域取得杰出表现的ResNet框架构建矿物识别的深度模型。图3所示为ResNet模型的结构，其输入为矿物图像，经过5层设计好的卷积层后，再经过一个全连接层得到分类概率。图3 矿物识别模型 2021年1月9日颜色是矿物最明显的特征，几乎所有人鉴别矿物都首先从颜色入手。矿物的颜色可以帮助我们缩小备选圈子。但是，大部分的矿物可能都不只有一种颜色，比如萤石、玛瑙、方解石、刚玉，它们因为各种原捡到一块石头，怎么判断他是什么石头？—野外简易鉴

矿石块度视觉识别判断方法（东北大学何文轩等

2021年7月28日随着视觉识别算法的不断发展，神经网络的深度也在不断加深，在很多方面其识别精度超过人类，利用视觉识别技术已经可以解决矿石块度识别判断的问题。现阶段利用人工智能对矿石块度的方法都是利用 2022年12月26日知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视矿物的鉴定方法有哪些？知乎

矿石在自然界中是如何形成的？知乎

2023年5月6日一般来说，矿石的形成需要以下几个阶段：阶段为成岩作用。成岩作用是指在地球内部，岩石出现新的组合、结构或矿物形成的作用。在这个过程中，高温和高压容易引起岩石和矿物的结构变化和矿物元素的分离，从而形成矿脉和矿床。在成岩作用中 2023年11月1日综上，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，本文采取基于改进YOLOv5 算法对矿石图像进行识别，为后续实现工业机械手实时分拣提基于改进YOLOv5的矿石目标检测算法

机器学习结合激光诱导击穿光谱技术铁矿石分类方法

2021年5月18日矿石的分类，结果表明：PCA识别Au发射谱线的能力与LIBS光谱宽度有很大关系，当以Au发射谱线为中心，光谱范围为015 nm时，PCA的性能最佳。同时，Au颗粒的大小对原始光谱数据的采集也有很大的影响。李晓慧等人[12]提出了结合LIBS的多元统2022年12月6日而卷积神经网络作为图像识别的首选算法，其对于图像的特征提取具有很好的效果，而Keras框架作为卷积神经网络的典型框架，可以很好地创建神经网络层，更容易提取图像特征，从而达到区分矿石的目的，从而在生产实践中达到辅助的效果。首先我们需要煤等矿物的视觉识别CNN卷积神经网络实现图像识别煤炭

黄铜矿、黄铁矿和自然金矿石的辨别方法！好用！用途

2019年9月22日黄铜矿、黄铁矿和自然金矿石非常容易误认，尤其是黄铁矿又被称为 “愚人金”。鉴别它们的方法其实很简单。一、三者的实质不同： 1、黄铜矿的实质：一种铜铁硫化物矿物。 2、黄铁矿的实质：铁的二硫化物。 3、自然金矿石的实质：自然产生的金元素矿 2021年9月15日本文主要介绍如何使用python的TensorFlow20深度学习框架搭建一个：岩石样本的智能识别系统，如果有毕业设计或者课程设计需求的同学可以参考本文。本项目来自于第九届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛的B 基于深度学习的岩石样本智能识别研究——第九届“泰

如何分辨生活中常见的石头种类？知乎

2015年1月23日下面浅析三大类岩石野外辨别方法，肯定有很多不足，望大家海涵，请轻拍沉积岩：主要为角砾岩、砾岩、砂岩、粉砂岩、泥岩、页岩、石灰岩、白云岩。沉积岩最明显的特征就是层理，特别常见于前面6中岩石中，如下图：所以只要见到上图特征，基本 2021年8月30日本文主要围绕岩石样本识别中两个问题开展：岩石样本岩性识别与含油面积百分含量计算。在岩石样本岩性识别问题上，第二章利用ResNeSt技术构建了岩石岩性分类模型，通过数据分析，我们首先对数据进行了旋转、翻转与镜像等数据增强处理，构建ResNeSt50模型基于深度学习的岩石样本岩性识别与含油面积百分含量计算

基于深度学习的镜下矿石矿物的智能识别实验研究仁和软件

2018年5月30日基于深度学习的镜下矿石矿物的智能识别实验研究徐述腾1,2,3 , 周永章1,2,3 摘要：矿石矿物鉴定的智能化是智能地质学和智能矿床学的基础技术之一。计算机视觉技术和深度学习理论使矿石矿物鉴定的智能化成为可能。本研究基于深度学习系统TensorFlow，以 2019年2月1日外国人做的APP，是真的好，以探险的形式对地质学有一个非常全面的科普 2小程序：宝石标本管理这个小程序不知道是谁做的，不过是真的不错就是了 3公众号：寒枫春晓没错，我自己的公众号，不过我不是为了盈利，纯兴趣做的，毕竟喜欢了20年的请问上有哪些有关矿石的app？知乎

基于深度学习的智能矿物识别方法研究

2020年3月30日矿物识别在许多研究领域都有着重要作用,基于深度学习技术的智能矿物识别为这些领域带来了新的发展方向,不仅能有效节省人工成本,还能减小识别错误。针对石英、角闪石、黑云母、石榴石和橄榄石共5种矿物进行实验,提出了一种准确高效的智能矿物识别方法 2020年11月11日文章作者：矿业汇文章来源：矿业汇公众号原文链接：25张照片，教你快速分辨金属矿石，建议收藏照片名称：锡矿石 Tin ore矿石矿物为锡石，暗褐色，金刚光泽，自形半自形中粒结构，块状构造，脉石矿物有石英，25张照片，教你快速分辨金属矿石，建议收藏知乎

不同国别进口铁矿石矿物学特征分析: 来自显微组分和元素

2021年9月1日我国是铁矿石资源进口大国，通过分析不同产地进口铁矿石的矿物学特征，可以为铁矿石原产地分析及固体废物属性鉴定提供参考依据。以11个常见进口国一级铁矿石样品为研究对象，综合运用偏光显微镜、X射线荧光光谱法（XRF）以及黄铁矿、磁铁矿LAICPMS微量元素分析等方法，查明了各国铁矿石的 2020年10月18日砂金的找矿方法很多，常用的方法有5种：①自然重砂法，②工程重砂法，③旧采调查，④地质地貌分析，⑤物探与航空新技术方法。其中前3种方法是通过取样调查，了解是否有砂金的存在，并直接确一文讲遍23种矿的找矿方法知乎

地质达人手把手教你，野外如何识别矿物和岩石？

2017年9月10日晶体形态也是辨别矿物的最重要特征之一。不同的矿物，往往具有不同的生长习性，有些矿物总是沿着一个方向生长，从而变成了柱状，如辉锑矿、电气石，或者变成了更细的针状，如辉铋矿。辉锑矿，柱 2018年9月4日目前国内所说陨石的特征是从广义角度来说的：不分陨石的种类，总体的归纳为以下几个因素：，陨石的形态。陨石多具有不规则形态，几乎任何形态的陨石都是可能的。陨石发生次爆炸后陨落过程中与气流剧烈摩擦，产生高温、高热导致陨石外部教你从陨石特征去鉴别陨石知乎

矿石块度分析有什么好工具？知乎

2023年2月14日早期的矿石块度均为手工测量确定，需要大量人力，且人工测量的精度和效率都不符合采矿业发展需求。随着视觉识别算法的不断发展，其在很多方面的识别精度已超过人类，利用视觉识别技术已经可以解决矿石块度识别判断的问题。2023年11月22日图像识别技术使得筛选机能够准确地识别和分类不同种类的矿石。通过高分辨率相机和深度学习算法，筛选机能够捕捉到矿石的微观特征，并对其进行精细的分析。这不仅提高了筛选的准确性，也降低了人工筛选的误差挖掘未来：现代矿石筛选机的智能革命与工业创新百家号

东北大学刘善军教授：智能矿山中的岩矿光谱智能感知技术与

2021年8月21日由于不同矿石的成分和结构不同，其光谱特征存在很大差异，因此需要针对不同矿种和矿石类型建立独有的光谱识别模型，即“一矿一模型”，构建理想化的普适化模型可能是不现实的。（3）加强相关理论研究，建立考虑光谱多因素综合影响的完备模型。2018年5月8日常规岩矿鉴定手段难以完成的矿物定量识别和鉴定，准确地测定了武定迤纳厂铁－铜－稀土矿床脉状矿石中矿物种类及其含量，在脉状矿石发现了含量可观的氟碳钙铈矿（0．82％）和少量的含铌金红石（0．02％）等稀土稀有矿物。矿物表征自动定量分析系统（）技术在稀土稀有矿物鉴定中

10个步骤，轻松完成矿石鉴别

2020年5月11日观察矿物的光泽度是矿石鉴别的步。要检查矿石新生表面是否有光泽，可能需要清除矿石表面部分，露出干净的样品表面。光泽范围从金属光泽（高反射和不透明）到暗淡光泽（无反射和不透明）之间有六种类别，用于评估矿石的透明度和反射率。2008年11月29日矿石的鉴别主要鉴别矿石的品位【矿石的品位】矿石矿石中金属元素或有用组分的含量。它的表示方法不同,大多数金属矿石,如铁、铜、铅、锌等矿石，是以其中金属元素含量的重量百分比表示；有些金属矿石品位是以其中的氧化物（如三氧化钨、五氧化二如何辨别矿石？百度知道

1了解什么是色选机、X射线分选机矿石拣选机

2016年11月17日 X射线荧光技术是指矿石表层进行X射线照射，矿石元素原子被激发，外层电子跃迁时释放出特定能量，辐射出射线（荧光）可作为分选依据。另外，近红外线分选也因能克服或减少矿石的外形、温度 2023年1月3日寸的矿石，防止处于给矿皮带和受矿皮带之间的转运缓冲仓内发生堵料事故；异物识别能将皮带上混在矿石中的有害物品检测出来关键词深度基于深度学习的矿石图像处理研究综述 ResearchGate

安徽理工大学：郭永存教授——煤矸双能X射线图像多维度分析

2021年3月5日为降低缺陷影响,提高煤和矸石识别率,提出一种联合R值图像与高、低能图像特征对煤和矸石进行多维度分析的方法。首先基于双能X射线采集系统获取高、低能图像,并利用比值法得到R值图像;然后针对所获取的3种图像,研究煤和矸石密度及灰分含量等关键物性 2019年11月10日编辑易矿资讯，转载请注明出处看石、观石、悟石，是爱石者不断追求的三重精神境界。今天整理了一些常见石头的特征，赶紧收藏备用，从此鉴别石头真的很简单！砷锑矿的成分是锑化砷，为锡白色或带些红色的灰色，具有金属光泽，块状。百科最全矿石识别方法！建议收藏！矿物

基于深度学习的矿石图像处理研究综述 USTB

2022年1月23日聚焦于矿石勘探和将矿石破碎筛分后的皮带运输两个环节，系统总结了深度学习技术在矿石图像处理中的主要应用，包括矿石分类、粒度分析和异物识别等任务，并分门别类地梳理了完成以上三大任务的常用算法及其优缺点。其中，矿石分类在地质勘探中起着重要作用；粒度分析能为破碎机和传送采用深度学习方法进行岩石识别，收集15种常见岩石的图像数据，基于卷积神经网络构建岩石识别深度学习模型，达到63%的识别准确率。分析岩石识别结果，白云岩、灰岩和大理岩等矿物成分接近的岩石容易互相误判，说明矿物成分对于岩石识别是很重要的特征。基于深度学习特征提取的岩石图像矿物成分分析

复杂难选冶矿石工艺矿物定量分析有了先进方法中国地质调查局

2015年7月16日它基于电镜采集样品的背散射图像数据，结合能谱的成分识别功能，形成对矿物的自动识别鉴定、完成矿物从形貌到组成成分的自动测试。科研人员选用了具有复杂多金属共生特点的四川杨柳坪镍铜多金属共生复杂硫化矿石，以及产于攀西地区的钒钛磁铁矿矿石进行试验研究。指一种由一定成因或地质成矿作用以及特征的矿物集合体构成的矿石类型。又称矿石族。它是矿床类型进一步分类的单元名称。矿床除由单一成因外，也可由不同成矿作用叠加和改造而成，因而每一矿床可由单一或一种以上矿石建造类型构成。例如，火山矿石（矿物集合体）百度百科

精华史上最全矿石品位汇总——建议收藏，慢慢细品知乎

2017年9月12日 2、工业品位或称最低工业品位或最低开采品位、或最低平均品位。它也是圈定矿体、计算储量的一项重要指标。一般是指工业上可以利用的矿石（矿物）按单个工程计算的最低平均品位，即最低可采品位或经济平衡品位在当前的技术经济条件下，开发这 2023年9月4日 22基于高光谱图像的矿物种类深度识别算法选用了在图像分类领域取得杰出表现的ResNet框架构建矿物识别的深度模型。图3所示为ResNet模型的结构，其输入为矿物图像，经过5层设计好的卷积层后，再经过一个全连接层得到分类概率。图3 矿物识别模型基于高光谱图像的矿物种类深度识别方法知乎

捡到一块石头，怎么判断他是什么石头？—野外简易鉴

2021年1月9日颜色是矿物最明显的特征，几乎所有人鉴别矿物都首先从颜色入手。矿物的颜色可以帮助我们缩小备选圈子。但是，大部分的矿物可能都不只有一种颜色，比如萤石、玛瑙、方解石、刚玉，它们因为各种原 2021年7月28日随着视觉识别算法的不断发展，神经网络的深度也在不断加深，在很多方面其识别精度超过人类，利用视觉识别技术已经可以解决矿石块度识别判断的问题。现阶段利用人工智能对矿石块度的方法都是利用矿石块度视觉识别判断方法（东北大学何文轩等

矿物的鉴定方法有哪些？知乎

2022年12月26日知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视 2023年5月6日一般来说，矿石的形成需要以下几个阶段：阶段为成岩作用。成岩作用是指在地球内部，岩石出现新的组合、结构或矿物形成的作用。在这个过程中，高温和高压容易引起岩石和矿物的结构变化和矿物元素的分离，从而形成矿脉和矿床。在成岩作用中矿石在自然界中是如何形成的？知乎

基于改进YOLOv5的矿石目标检测算法

2023年11月1日综上，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，本文采取基于改进YOLOv5 算法对矿石图像进行识别，为后续实现工业机械手实时分拣提 2021年5月18日矿石的分类，结果表明：PCA识别Au发射谱线的能力与LIBS光谱宽度有很大关系，当以Au发射谱线为中心，光谱范围为015 nm时，PCA的性能最佳。同时，Au颗粒的大小对原始光谱数据的采集也有很大的影响。李晓慧等人[12]提出了结合LIBS的多元统机器学习结合激光诱导击穿光谱技术铁矿石分类方法

煤等矿物的视觉识别CNN卷积神经网络实现图像识别煤炭

2022年12月6日而卷积神经网络作为图像识别的首选算法，其对于图像的特征提取具有很好的效果，而Keras框架作为卷积神经网络的典型框架，可以很好地创建神经网络层，更容易提取图像特征，从而达到区分矿石的目的，从而在生产实践中达到辅助的效果。首先我们需要 2019年9月22日黄铜矿、黄铁矿和自然金矿石非常容易误认，尤其是黄铁矿又被称为 “愚人金”。鉴别它们的方法其实很简单。一、三者的实质不同： 1、黄铜矿的实质：一种铜铁硫化物矿物。 2、黄铁矿的实质：铁的二硫化物。 3、自然金矿石的实质：自然产生的金元素矿黄铜矿、黄铁矿和自然金矿石的辨别方法！好用！用途