Resumen

Para acelerar la utilización integral y el tratamiento de los relaves de cobre, en este estudio se propone la tecnología de procesamiento de imágenes digitales para detectar los relaves de cobre de bajo contenido de sílice (LSCT) utilizando un microscopio electrónico de barrido (SEM), y se analiza la distribución del tamaño de partícula (PSD) y la actividad de LSCT bajo la acción de fuerza mecánica. En primer lugar, se presentan el estado actual y la aplicación de los relaves de cobre, y se explica la influencia del tamaño de partícula de LSCT en su rendimiento de aplicación práctica. En segundo lugar, se diseña el modelo de reconocimiento de objetivos de imágenes SEM de LSCT basado en la red neuronal convolucional (CNN), y se seleccionan los parámetros del modelo y la CNN de referencia. Finalmente, se diseña el proceso experimental, se prepara un conjunto de datos de imágenes SEM de LSCT, se entrena el modelo a través del conjunto de entrenamiento y se realiza la prueba de reconocimiento de imagen en el conjunto de datos producido. Los resultados experimentales muestr

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Relaves de cobre; Tecnología de procesamiento de imágenes digitales; Distribución del tamaño de partículas; Microscopio electrónico de barrido; Red neuronal convolucional; Fuerza mecánica
• Keywords:Copper tailings; Digital image processing technology; Particle size distribution; Scanning electron microscope; Convolutional neural network; Mechanical force