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龍圖騰網獲悉東華理工大學南昌校區申請的專利一種基于深度學習的低品位銅礦石圖像分選方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120259848B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510708465.0，技術領域涉及：G06V10/82；該發明授權一種基于深度學習的低品位銅礦石圖像分選方法是由何劍鋒;刁帆;鐘國韻;汪雪元;李衛東;夏菲;王文;黃源峰;袁兆林;魏超;涂海燕;葉志翔設計研發完成，并于2025-05-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的低品位銅礦石圖像分選方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度學習的低品位銅礦石圖像分選方法，包括如下步驟：獲取低品位銅礦石的雙能X射線圖像；構建時間步嵌入U?Net網絡，將低品位銅礦石的雙能X射線圖像輸入時間步嵌入U?Net網絡，生成多樣化銅礦石雙能X射線圖像；構建自適應銅礦石分選模型；將多樣化銅礦石雙能X射線圖像輸入自適應銅礦石分選模型中，對銅礦石進行分選；本發明通過融合雙能X射線成像技術與數據增強技術優化分選流程，相較于傳統單能成像，增強了銅礦物與廢石在圖像特征空間的差異性，降低了模型對復雜紋理的識別難度，可減少無效礦石進入破碎與浮選環節，顯著降低能源消耗與化學藥劑使用量。

本發明授權一種基于深度學習的低品位銅礦石圖像分選方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的低品位銅礦石圖像分選方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟S1：獲取低品位銅礦石的雙能X射線圖像，低品位銅礦石的雙能X射線圖像中包括含銅雙能X射線圖像以及廢石雙能X射線圖像；所述低品位銅礦石的雙能X射線圖像為低品位銅礦石的高能X射線圖像和低能X射線圖像； 步驟S2：在U-Net模型中嵌入可學習的時間步嵌入模塊，并引入跨層殘差連接與自注意力機制構建時間步嵌入U-Net網絡，將低品位銅礦石的雙能X射線圖像輸入時間步嵌入U-Net網絡，生成多樣化銅礦石雙能X射線圖像； 步驟S3：構建基于VGG11結構的自適應銅礦石分選模型； 步驟S4：將多樣化銅礦石雙能X射線圖像輸入自適應銅礦石分選模型中，對銅礦石進行分選； 所述時間步嵌入U-Net網絡由時間步嵌入模塊、卷積模塊、殘差塊、自注意力模塊、轉置卷積和卷積層組成；時間步嵌入U-Net網絡的處理流程為：首先，將輸入即低品位銅礦石的雙能X射線圖像編碼為初始噪聲圖像和時間步標量，將時間步標量輸入時間步嵌入模塊進行升維處理，將初始噪聲圖像輸入卷積模塊，將卷積模塊的輸出與時間步嵌入模塊的輸出進行廣播相加，得到第一拼接特征，將第一拼接特征進行下采樣與時間步嵌入模塊的輸出進行廣播相加，得到第二拼接特征，將第二拼接特征進行下采樣與時間步嵌入模塊的輸出一同經過殘差塊以及自注意力模塊，將自注意力模塊的輸出、第二拼接特征和時間步嵌入模塊的輸出進行拼接，得到第三拼接特征，將第三拼接特征與第一拼接特征一同輸入轉置卷積，將轉置卷積的輸出與時間步嵌入模塊的輸出進行拼接，得到第四拼接特征，將第四拼接特征進行上采樣與時間步嵌入模塊的輸出進行拼接，得到第五拼接特征，將第五拼接特征通過卷積層映射至目標維度，得到時間步嵌入U-Net網絡的最終輸出，即多樣化銅礦石雙能X射線圖像。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人東華理工大學南昌校區，其通訊地址為：330000 江西省南昌市經濟技術開發區廣蘭大道418號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。