在线商城已经上线了，所有项目可以直接在线购买，直降5折以下，不绑定远程和售后，详情请阅读对应项目内容，点击跳转：网址

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。

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

参考论文：

系统包含技术：

后端：Flask + Vue2 + MySQL
模型： 集成 SAM / MobileSAM 与 Mask R-CNN 融合模型
开发工具：vscode
数据库：mysql 5.7

演示视频(进入B站观看画面更清晰)：

系统部分截图：

以上是部分截图，详细的请看演示视频。

如果需要以上项目，可以通过如下方式，扫描企业微信联系我们。不仅分享源码，而且还有多年毕设或实训经验分享，以及各类常见问题总结。

如果购买后系统有不理解的问题或者其他事项可以在文末评论，以便每位购买者都能知悉，我们看到后会尽快回复。