工业机器视觉在矿业中解决图像识别问题的方法主要包括以下几个步骤和要点：
1. 搭建图像采集系统：
在矿业环境中，首先需要设置图像采集点，并安装图像采集设备，如高清摄像机等，以实时采集待处理的图像数据。
2. 图像预处理：
预处理是图像识别的重要步骤，包括灰度化、二值化、去噪、切割等，旨在将原始图像转化为计算机可以处理的格式，同时去除图像中的无关信息，提取出有用特征。
3. 特征提取：
从预处理后的图像中提取出颜色、纹理、形状等有用特征，这些特征将用于后续的图像识别过程。这一步骤是将图像转化为代表其特征的一组数字。
4. 应用机器学习算法：
使用机器学习算法，如向量机、神经网络等，对提取出的图像特征进行分析和判断，以实现图像识别。这些算法能够学习并识别出不同矿物的特征，从而进行准确的分类和识别。
5. 构建矿石检测模型：
针对矿物识别自动化程度低的问题，可以构建矿物识别语义分割网络，并采集大量矿物显微图像进行训练。通过迁移学习方法提升收敛速度，并经过多次实验选择最优超参数，以提高模型的识别准确率。
6. 优化模型结构：
针对网络参数量大、精度不高的问题，可以提出结构优化的改进方法。例如，研究大核卷积的优化方法，并将其引入网络模型中，以提高模型的表达能力和识别精度。
7. 实现无编程智能图像识别：
在复杂工业环境下，传统的图像识别系统部署往往需要专业的编程知识。无编程的智能图像识别系统使得操作人员无需编写复杂的代码，就能够构建和定制图像识别任务。这种系统通过直观的可视化操作界面，完成图像识别任务的配置和上传图像样本，自动进行学习和识别。
工业机器视觉通过搭建图像采集系统、图像预处理、特征提取、应用机器学习算法、构建和优化矿石检测模型以及实现无编程智能图像识别等方法，能够有效地解决矿业中的图像识别问题。
