基于改进U<sup>2</sup>-Net的摇床精矿带图像分割方法

doi:10.13873/J.1000-9787(2025)05-0124-05

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基于改进U²-Net的摇床精矿带图像分割方法

更新时间：2025-09-11

- 基于改进U²-Net的摇床精矿带图像分割方法
- Issue 5, Pages: 124-128(2025)
- 作者机构：
  
  1. 江西理工大学机电工程学院
  2. 江西省矿冶机电工程技术研究中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2025)05-0124-05
  CLC： TD455.2;TP391.41
- Published：2025
- 稿件说明：
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[J]. 2025, (5): 124-128.
DOI：

[J]. 2025, (5): 124-128. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2025)05-0124-05.

摘要

为提升选矿摇床的自动化水平，提出一种基于改进U

-Net的摇床精矿带特征提取算法。首先，利用限制对比度自适应直方图均衡化和自适应Gamma校正对图像进行预处理；然后，在U

-Net的基础上，引入注意力（Attention）机制以突出摇床精矿带形状、边缘等显著特征；同时，使用特征融合模块（FFM）从不同角度提取图像的上下文信息以关注更多的边缘细节信息，并对通道信息赋予了权重以突出显著特征。经实验测试表明改进后的方法优于U

-Net原始算法，平均交并比达到98.29%

平均像素精度达到99.78%

查准率达到98.86%;相比于原始算法，平均交并比提升0.39%

平均像素精度提升0.42%

查准率提升0.54%

取得较好分割效果。

Abstract

关键词

Keywords

references

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DOI：10.13873/J.1000-9787(2025)05-0124-05

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