电子技术杂志社

摘要：阐述针对现有选矿方法的局限性，提出一种基于Vision Transformer的矿石分选新方法。通过高速工业相机拍摄矿石图像构建数据集，利用参数迁移和模型微调技术，提取图像中的外观特征作为分选依据。实验结果表明，该系统的平均识别准确率达91.26%，能够满足实际应用需求。

关键词： 图像识别;深度学习;Vision Transformer;矿石分选;

专辑： 信息科技;工程科技Ⅰ辑

专题： 矿业工程;计算机软件及计算机应用

分类号： TD91;TP391.41

在线公开时间： 2025-04-11 09:49（知网平台在线公开时间，不代表文献的发表时间）