<p>В настоящее время спрос на драгоценные металлы и камни остается стабильным, а<br /> качество добываемых и перерабатываемых руд неуклонно снижается. Это обуславливает<br /> актуальность внедрения новых, более эффективных методов обогащения, а также<br /> совершенствования уже используемых. Фотометрический (или оптический) метод,<br /> основанный на анализе цветовых характеристик объектов анализа в реальном времени,<br /> является в настоящее время одним из наиболее динамично развивающихся и перспективных.<br /> Тем не менее, несмотря на применение в существующих оптических сепараторах<br /> методов машинного обучения, они, главным образом, эффективны для решения простых<br /> задач: в случае ярко выраженного цветового контраста объектов контроля, при разделении по<br /> нескольким цветовым оттенкам или же по однородности одного из цветов. Однако при<br /> необходимости различения в автоматическом режиме тонких цветовых оттенков, контроле<br /> минеральных структур со сложной поверхностной и/или внутренней структурой (образцы с<br /> рельефной поверхностью, дающей вторичные тени на изображении; частично и неоднородно<br /> прозрачные образцы), потенциально перспективный</p>