基于视觉检测的重质碳酸钙原矿分拣方法

本发明公开了基于视觉检测的重质碳酸钙原矿分拣方法，具体涉及矿石智能分拣技术领域；通过采集原矿图像，提取颜色、纹理和形状视觉特征，并输入至初始分类模型获取原矿初步等级判定结果；进一步提取空间光照反应灵敏度参数与微结构方向性偏移敏感度参数，联合输入干扰敏感性评估子模型中，生成跳变风险评分指标，用于评估分类结果的稳定性。根据跳变风险评分指标自动执行分拣决策，并对分类不稳定样本进行回流训练，动态优化模型与参数阈值，提升分拣精度和系统适应性，本发明具有识别准确率高、分类稳定性强、自学习能力优等优点。