基于多模态数据融合的冶金固废智能分选系统设计与实现

摘要

针对传统冶金固废分选存在的分类精度低、处理速度慢及有价金属流失严重等行业痛点，本文提出了一种基于多模态数据融合的冶金固废智能分选系统。该系统融合可见光-短波红外双光谱成像与激光雷达点云数据，结合轻量化深度学习模型部署与近端策略优化(PPO)强化学习分选策略，构建“数据采集-算法处理-决策控制-执行反馈”的全流程智能分选体系。实验测试与工业现场应用结果表明：与传统方法相比，该系统的分类准确率、金属回收率、单小时处理量、推理速度均得到显著提升，且大幅减少了成本，为冶金固废资源化利用的智能化升级提供了高效解决方案。

关键词

多模态数据融合 / 冶金固废 / 分选系统 / 智能决策