首页> 外文期刊>IFAC PapersOnLine >Deep Convolutional Neural Network for Mill Feed Size Characterization ?
【24h】

Deep Convolutional Neural Network for Mill Feed Size Characterization ?

机译:用于轧机进料尺寸表征的深度卷积神经网络

获取原文
           

摘要

Knowing the characteristics of the feed ore size is an important consideration for operations and control of a run-of-mine ore milling circuit. Large feed ore variations are important to detect as they require intervention, whether it be manual by the operator or by an automatic controller. A deep convolutional neural network is used in this work to classify the feed ore images into one of four classes. A VGG16 architecture is used and the classifier is trained making use of transfer learning.
机译:知道进料矿石尺寸的特征是运行和控制矿粉碾磨回路的重要考虑因素。较大的进料矿石变化对检测非常重要,因为它们需要干预,无论是由操作员手动还是由自动控制器进行人工干预。在这项工作中使用了深度卷积神经网络将进矿图像分类为四个类别之一。使用了VGG16架构,并利用转移学习对分类器进行了训练。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号