选矿摇床的矿带边缘检测数据集

选矿摇床矿带边缘检测数据集｜重选选矿智能分选AI数据集
面向选矿自动化升级的智能分选场景专用数据集，针对重选工艺选矿摇床开发，是矿带智能识别、分选参数自动调控算法的优质训练素材。
数据集核心配置
本数据集共标注3类选矿摇床核心目标，nc: 3，各类别释义如下：

concentrate_zone：精矿区：摇床分选后富集了高品位有用矿物的精矿区域，是分选过程中价值最高的矿带
tailings_zone：尾矿区：摇床分选排出的低品位无用尾矿区域，不含或仅含极少量有用矿物
boundary_point：边界点：精矿区与尾矿区之间的分界位置，是调控选矿摇床参数、判断分带效果的关键位置

数据集采集自实际选矿厂生产现场的摇床分选作业，覆盖不同给矿浓度、不同给矿粒度下的分带场景，标注规范适配YOLO、Faster R-CNN等主流目标检测框架，可直接用于模型训练。
核心应用场景
可直接用于选矿自动化领域算法开发：

选矿摇床矿带自动识别，实现分带状态实时感知，替代人工肉眼判断
选矿摇床冲程、冲次参数自动调控，通过边界位置智能调整，提升精矿回收率
智能选矿无人作业系统开发，推动传统重选选矿工艺的智能化升级

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