Para resolver o problema de aglomeração mineral causado pela alta vazão de alimentação, desenvolvemos um algoritmo de localização de contornos dos blocos baseado em modelo de segmentação profunda por IA. Com análise de gradiente e contornos de imagem, extraímos com precisão os contornos minerais em cenários complexos, garantindo as referências confiáveis para o reconhecimento subsequente.

Criamos um extenso banco dos dados das amostras minerais que contempla os múltiplos tipos de minérios. Utilizamos as redes neurais convolucionais profundas (CNN) e a tecnologia de inferência leve na borda para efetuar a classificação e tomada de decisão de triagem ágeis, melhorando de forma eficaz a eficiência geral e a estabilidade de reconhecimento do sistema.