MTY-2026-0037NEW原创

基于SAM + Mask R-CNN的矿渣颗粒分割与粒度分析系统

Python支付成功后订单内获取更新于 2026-08-17
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项目简介

本系统为最新原创项目,采用 SAM / MobileSAM 与 Mask R-CNN ,项目代码工整,结构清晰,非常适用于毕业设计、课程设计或者学习等,适合选题: 矿渣 、SAM、MobileSAM、 Mask R-CNN 、分割、粒度分析等其他计算机视觉话题。系统采用 Flask + Vue2 + MySQL 整合开发。下面是功能详情,具体功能实现建议看下方的演示视频,以演示视频为准。

项目详情

项目功能、运行环境、软件版本与使用说明

系统包含技术:

后端:Flask + Vue2 + MySQL
模型: 集成 SAM / MobileSAMMask R-CNN 融合模型
开发工具:idea/vscode
数据库:mysql 5.7
JDK版本:jdk1.8

大致功能(具体以演示视频为准):

任务:对粉碎后矿物进行粒度区分和分析,来为破碎机和传送皮带的控制提供参考依据。 
内容:利用Segment Anything Model (SAM) 和 Mask R-cnn在针对矿渣颗粒度识别这两种模型结合创新。
3.1:图像预处理模块:支持多格式图像上传;自动执行图像增强、噪声滤除、尺寸归一化等预处理操作;提供手动标注与数据增强工具,支持用户参与数据构建。
3.2:智能分割模块:集成SAM + Mask R-CNN融合模型,实现矿渣颗粒的自动检测与分割;支持多种分割模式:全自动分割、交互式提示分割、批量分割;输出高质量分割掩码,并保存为可编辑格式。
3.3:颗粒分析统计模块:基于分割结果自动计算颗粒数量、等效直径、面积分布、形态参数等;支持按粒径区间自动分类(如细粒、中粒、粗粒);提供统计图表(直方图、散点图、分布曲线)与数据导出功能。
3.4:可视化与交互模块:提供友好的Web界面,支持原图与分割结果同屏对比;支持用户对分割结果进行手动修正与标注反馈;集成历史记录查询、结果比对、多图轮播等功能。

当前项目的主线已经明确为:
矿渣图片 -> 预处理 -> 自动分割 -> 用户修正 -> 保存标注 -> 导出数据集 -> 训练模型 -> 回接高质量模式 -> 输出统计与控制建议

售后须知

购买前请确认技术栈、运行环境和资料范围,功能以演示视频为准。如果需要添加、修改系统功能,或者付费远程、定做系统和文档,都可以在上方联系作者找到我们。对于已购买资源,如购买后有问题可从订单或资源交付页提交反馈,我们将在24小时内回复。本价格中不包含一对一答疑和远程部署服务(查看上方购买包含内容,都送导入部署视频,可自行部署;95%以上有代码讲解视频),可额外购买。售后时间 9:00 - 20:00。

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