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在煤炭开采和洗选过程中，煤矸石进行有效分离是提升煤炭品质的关键步骤。

传统的煤矸分选方法虽然广泛应用，却伴随着环境污染、资源浪费、健康风险及

高昂的设备维护成本等弊端。基于机器视觉的煤矸分选方法以其结构简单、无辐

射污染、节能环保等优势，展现出广阔的发展前景。然而，机器视觉进行煤矸分

选仍面临诸多问题。其一，在复杂工况下模型识别效果不佳，尤其是煤矸密集分

布，小尺寸煤矸容易出现漏检和错检。其二，现有定