在矿石破碎、磨矿及分级等工艺流程中,粒度是影响矿石处理效率与产品质量的重要参数。传统的粒度检测方法多依赖人工筛分、图像处理或激光粒度仪,存在操作繁琐、效率低、实时性差等问题。本文结合深度学习算法,探索在矿石粒度识别等典型应用场景中的智能化检测流程,并利用YOLOv4与Swin Transformer等模型对矿石图像进行粒度识别试验,为提升矿石粒度检测效率提供参考。