煤矸智能分选是煤炭开采过程中一个关键环节，通过将煤炭和研石进行有效分离，可以显著提高煤炭的质量和开采效率。传统的煤炭分选方法主要依赖人工经验，效率低下且准确性不高，容易受到人为因素的影响，导致煤炭资源的浪费。随着计算机视觉技术的发展，利用机器视觉进行煤矸识别成为研究的一个新方向。在这一过程中，图像的准确快速识别是智能分选的核心技术之一。

为实现这一目标，深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network，简称CNN）被广泛应用于图像处理领域。这种网络结构模仿生物视觉感知机制，能够自动有效地从图像中提取特征，并用于分类和识别任务。在煤矸图像识别中，CNN可以被训练成一个高度准确的模型，以区分煤炭和研石。研究者们基于深度学习理论，建立了一系列的煤矸图像识别模型，并使用经典网络如ResNet和先进轻量级网络如SqueezeNet作为基础模型。

通过这些模型，能够分析和评估煤矸识别的性能，包括识别精度、模型规模和模型运算复杂度。在此基础上，模型剪枝技术被用于压缩深度模型，从而有效减少计算资源的消耗，提升模型的运行效率。模型剪枝通过裁剪卷积神经网络中冗余或相似度高的卷积核，实现了减少模型复杂性，同时不显著影响模型识别精度的效果，这为深度学习模型的实际部署提供了便利。

在优化模型的过程中，模型的可视化分析帮助研究人员理解模型的分类机制。通过分析模型对煤矸样本的分类热力图，可以直观地看到模型在分类过程中关注的区域，如轮廓、纹理、表面平整度等，并分析不同样本的识别难易程度。研究者们还通过收集实际生产状态下的煤与研石图像作为训练和测试样本，建立了更符合实际应用场景的模型，使得模型能够更加精准地识别煤炭和研石。

如在《煤矸智能分选的机器视觉识别方法与优化》中提到的，现有的多数深度学习框架都能够对煤和研石进行有效识别。然而，网络结构的复杂性会对识别精度产生重要影响。过低的复杂度可能会导致特征提取能力不足，而过高的复杂度则可能导致过拟合问题，即模型在未见过的数据上表现不佳。基于模型剪枝技术优化后的煤矸识别模型能够综合考虑煤炭和研石的特征差异，如硬度、轮廓、纹理和表面平整度，从而给出准确的识别结果。