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龙图腾网获悉鞍钢集团矿业有限公司申请的专利一种基于图像处理的铁矿石品位快速识别方法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：CN115861706B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202211638752.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于图像处理的铁矿石品位快速识别方法是由衣瑛;钟小宇;金彤;吴春阳;崔志平;王海齐;丁鹏益;王鑫设计研发完成，并于2022-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像处理的铁矿石品位快速识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及在开采过程中现场应用的一种基于图像处理的铁矿石品位快速识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1通过采集采场不同品位铁矿石样品的数字图像，利用深度学习算法建立铁矿石品位识别模型；2利用该识别模型对爆区单元块炮孔内的铁矿石品位进行快速现场识别，然后据此品位运用距离幂次反比法估算每个单元块的铁矿石品位，最后由各个单元块铁矿石品位使用距离幂次反比法二次计算得到整个爆区的铁矿石品位。本发明的优点是：解决了采场铁矿石品位的测定流程复杂、计算量大、耗时长等缺点，单张图片识别时间仅需0.3秒。与实验室化验值相比，识别的准确率可达90％，实现了铁矿石品位的快速现场识别估算，为打造智能化矿山奠定基础。

本发明授权一种基于图像处理的铁矿石品位快速识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理的铁矿石品位快速识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、建立基于图像处理技术的铁矿石品位识别模型 S1.1、制备不同品位的铁矿石标准矿样样品 首先根据铁矿床的地质资料，确定该铁矿的铁品位范围，之后在采场中按照品位间隔为1%分别采集具有品位代表性的矿样样品并编号，然后在实验室环境下，将每份样品破碎制取粒度为0≤d≤1.5mm的铁矿粉，最后取等量的各份铁矿粉3~5g，分别在A4纸中央平铺为面积相同、表面平整的圆形铁矿粉堆样品； S1.2、采集圆形铁矿粉堆样品的数字图像 采用LED灯对圆形铁矿粉堆样品进行照射，分别在2700K~3500K、4000K~6000K的色温下，利用摄像机对圆形铁矿粉堆样品进行拍摄，每一圆形铁矿粉堆样品拍摄的数字图像数量为150~200张； S1.3、数字图像预处理及建立样本集 对圆形铁矿粉堆样品的数字图像进行降噪和数据增强预处理，扩充数字图像数据，建立样本集； S1.4、建立铁矿石品位识别模型 利用keras神经网络学习算法生成铁矿石品位识别模型，并使用样本集进行训练； 在预处理后的数字图像数据中提取不同品位铁矿石的颜色、粒径大小等特征输入keras神经网络学习算法，利用样本集进行训练，建立铁矿石品位识别模型； S2、首先利用识别模型识别炮孔内铁矿石品位，然后利用距离幂次反比法估算每个单元块的铁矿石品位，最后利用各个单元块铁矿石品位估算得到整个爆区的铁矿石品位； S2.1、规划采场爆区的单元块 首先将采场爆区设定为若干目标单元块，并计算单元块尺寸；然后以待识别品位的单元块中心为圆心计算单元块的内切圆的半径R，确定内切圆内区域为影响范围；最后测定落入影响范围内每一个炮孔中心与该单元块中心的距离； S2.2、利用铁矿石品位识别模型识别单元块内各个炮孔铁矿粉的品位值 利用摄像机拍摄取自各个炮孔内铁矿粉的数字图像，并输入步骤1建立的铁矿石品位识别模型进行各个炮孔内铁矿粉品位识别确定； S2.3、根据得到的各个炮孔铁矿粉品位，利用以下公式对单元块的铁矿石品位进行估算得到单元块的铁矿石品位： ； 公式1和公式2中，—权系数，即炮孔距待识别单元块中心距离k次方的反比；gi—第i个炮孔的品位值；di—第i个炮孔距待估单元块中心的距离；g—待识别单元块的矿石品位，即每个单元块的铁矿石品位等于其影响范围内各个炮孔铁矿石品位的加权平均值； S2.4、通过对各个单元块的铁矿石品位使用距离幂次反比法计算得到整个爆区的铁矿石品位如下： ； A—不规则爆区面积；Xc—形心横坐标；Yc—形心纵坐标； 其中，爆区如若为不规则图形则形心为中心，选择图形一点为原点，公式3中求得x轴坐标，公式4求得y轴坐标，其中A可通过公式5求解为不规则图形的面积，确定爆区中心后，测量各个单元块中心到爆区中心的距离； ； 公式6和公式7中，—权系数，单元块中心距待识别爆区中心，即距离k次方的反比；gj—第j个单元块的品位值；Di—第i个单元块距待估爆区中心的距离；G—待识别爆区的矿石品位，即每个爆区的铁矿石品位等于其影响范围内各个单元块铁矿石品位的加权平均值。

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