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作者：刘惠中;芮作为;朱合钧;彭志龙;
单位：江西理工大学机电工程学院;江西省矿冶机电工程技术研究中心;
摘要：摇床受到多个参数条件的影响，包括给矿量、给矿浓度、给矿品位以及给矿粒度等，床面上矿带的位置、颜色、宽度会随之发生相应的变化，为了保证精矿的品位，工人需要及时调节精矿截取位置以保证精矿品位的稳定。由于每个操作工的经验、技术不一样，容易造成生产指标的波动。为了减轻操作工人的劳动强度，提高选矿摇床矿物分选的自动化水平，本文提出了一种改进的YOLOv5目标检测算法，并对摇床精矿带和中矿带的分界点（矿带分离点）及标识点信息进行了成功提取。与YOLOv5、SSD、Faster-RCNN等其他算法对比，改进的YOLOv5算法的检测效果最好，精度最高，平均精度达98.3%。
关键词：选矿摇床;;YOLOv5;;目标检测;;自适应截取
基金资助：江西省重点研发计划资助项目（20212BBE53026）
