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龙图腾网获悉中铁十九局集团矿业投资有限公司申请的专利一种基于深度学习的矿物浮选泡沫图像的分类方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120375077B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510479947.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度学习的矿物浮选泡沫图像的分类方法及系统是由邵斌;荣世光;黄生木设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的矿物浮选泡沫图像的分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于矿物浮选技术领域，公开了一种基于深度学习的矿物浮选泡沫图像的分类方法及系统。该方法包括：基于深度学习网络构建用于对矿物浮选泡沫图像进行分类的矿物浮选泡沫初选模型；利用激光照相机获取生产状况中不同时段的矿物浮选泡沫图像，并将提取出来的去噪后的标准纹理特征、颜色特征、泡沫尺寸分布底层特征的参数作为输入集，输入到矿物浮选泡沫初选模型；对矿物浮选泡沫初选模型进行训练，获得清晰的不同时段的矿物浮选泡沫图像的特征，再利用改进的图像分类方法进行分类，根据分类结果获得生产状况中不同时段的矿物浮选泡沫工况状态。本发明提高精矿品位和矿物回收率提高近20％左右。

本发明授权一种基于深度学习的矿物浮选泡沫图像的分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的矿物浮选泡沫图像的分类方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1，基于深度学习网络，构建用于对矿物浮选泡沫图像进行分类的矿物浮选泡沫初选模型； S2，利用激光照相机获取生产状况中不同时段的矿物浮选泡沫图像，并将提取出来去噪后的标准纹理特征、颜色特征、泡沫尺寸分布底层特征的参数作为输入集，输入到矿物浮选泡沫初选模型中； S3，对包含输入集的矿物浮选泡沫初选模型进行训练，获得清晰的不同时段的矿物浮选泡沫图像，利用改进的图像分类方法进行分类，根据分类结果获得生产状况中不同时段的矿物浮选泡沫工况状态； 在步骤S1中，基于深度学习网络，构建用于对矿物浮选泡沫图像进行分类的矿物浮选泡沫初选模型，包括： S101，选择有泡沫生产异常的矿物浮选泡沫图像，设置矿物浮选泡沫图像编码器并进行识别，并向矿物浮选泡沫图像译码器报告，使矿物浮选泡沫图像译码器循环检测每个矿物浮选泡沫图像编码器的状态； S102，通过添加总和矿物浮选泡沫产生量约束，进行不同生产工艺条件的矿物浮选泡沫产生量分配，更新矿物浮选泡沫生产工段的本地数据，传输到矿物浮选泡沫图像译码器。

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