文献类型：期刊文章

作　　者：汤化明[1,2] 王玲[1,2] 杨国华[3] 贾蓝波[1,2] 熊雨婷[1,2] 夏亮亮[1,2] 王龙[1,2] 刘胜昌[1,2] 聂轶苗[1,2] 刘淑贤[1,2]

TANG Huaming;WANG Ling;YANG Guohua;JIA Lanbo;XIONG Yuting;XIA Liangliang;WANG Long;LIU Shengchang;NIE Yimiao;LIU Shuxian(School of Mining Engineering,North China University of Technology,Tangshan 063210,China;Key Laboratory of Mining Development and Safety Technology of Hebei Province,Tangshan 063210,China;Hebei Alum Mountain Phosphate Mine Co.,Ltd.,Zhangjiakou 075000,China)

机构地区：[1]华北理工大学矿业工程学院,河北唐山063210 [2]河北省矿业开发与安全技术重点实验室,河北唐山063210 [3]河北省矾山磷矿有限公司,河北张家口075000

出　　处：《金属矿山》

基　　金：国家自然科学基金项目(编号:52004091);河北省自然科学基金项目(编号:E2019209494);唐山市科技计划项目(编号:19130216g,19130218g)。

年　　份：2022

卷　　号：51

期　　号：2

起止页码：1-9

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：人工智能技术作为一门新兴技术具有很好地处理非线性问题的优势,可以排除依赖人为经验操作所导致的稳定性低和可解释性差等问题,成为矿物加工领域新的研究方向。在对人工智能矿物加工技术的基本原理——计算机视觉技术和深度学习原理简单阐述的基础上,对人工智能在矿物鉴定、磨矿和浮选过程的预测和监控等工艺流程中的研究现状和应用前景进行了综述,对其优势与不足进行分析探讨,最后提出了建立统一标准的矿物数据集、增强人工智能算法模型在实际生产过程中的应用能力、加强矿物加工工艺全流程与人工智能技术相结合的应用研究、开发全流程的基于人工智能技术的矿物加工设备等研究方向,可为加速推进该领域发展提供参考。

关 键 词：人工智能 矿业 矿物加工技术  应用  计算机视觉 深度学习  

分 类 号：TD9]