基于機器視覺的雷波薄夾層磷礦石預(yù)分選研究

摘要： 隨著磷礦資源的快速消耗，現(xiàn)階段我國中低品位磷礦存在占比大且利用率較低的問題，導(dǎo)致生產(chǎn)處理成本增加。利用機器視覺技術(shù)代替人工觀察實現(xiàn)提前拋廢，對磷礦進行預(yù)富集，提升礦石綜合利用效率，減少經(jīng)濟成本。針對四川省雷波縣巴姑中低品位薄夾層磷礦的特性，提出一種基于HSV顏色模型采用多閾值法提取特征值并結(jié)合KNN算法的磷礦動態(tài)實時預(yù)分選算法，待選礦石經(jīng)本算法分選后精礦品位達到18.3%,這表...