基于机器视觉的矿物浮选过程监控技术研究进展

基于粗糙案例推理的金锑矿物泡沫浮选加药量匹配研究

在长流程浮选过程中,生产指标难以在线检测,造成操作不及时,影响系统的稳定运行.本文提出了一种基于多源数据的铝土矿浮选过程生产指标集成建模方法.首先结合浮选机理和现场工人经验,分析影响和反映生产指标的多源数据(生产数据和泡沫图像特征数据);然后分别建立各生产指标预测子模型和同步误差补偿子模型;最后采用信息熵和智能协调策略分别构建精矿品位和尾矿品位的集成预测模型.工业验证和工况分析表明,本文集成建模方法具有良好的预测性能和较强的泛化性,为基于生产指标的浮选过程操作参数控制和全流程优化奠定基础.

浮选泡沫图像等效尺寸分布特征提取

一种新型的铜浮选泡沫图像局部光谱特征提取方法

基于灵敏泡沫图像特征的锑粗浮选试剂添加控制

针对一类边缘特征不明显的矿物浮选泡沫图像,提出了一种基于模糊三值模式的泡沫图像边缘检测方法.在‘0/1’二值模式基础上,增加不确定逻辑状态,构成模糊局部三值模式,以描述邻域像素灰度均值的不确定关系,同时,对邻域双向灰度差值之和进行模糊化,以描述边缘与非边缘方向的关系,联立邻域灰度关系与双向灰度差值隶属度,构造气泡边缘隶属度矩阵,依据联合隶属度的解模糊结果判决是否为边界候选像素,再根据边界候选像素集合的特征剔除非边界像素,以此得到泡沫边缘.实验结果表明,该方法能够有效地检测出气泡边缘,同时,在强噪声环境下,具有良好的鲁棒性.

针对表征矿物浮选工况的泡沫图像特征冗余性大的问题,提出了一种无监督约简的浮选泡沫图像特征选择方法.该方法首先定义敏感性指数,并基于敏感性指数约简得到与工况相关的敏感图像特征集;然后针对敏感图像特征之间的自相关性,提出基于粗糙集属性重要度的敏感图像特征集约简方法;最后将该方法应用于金锑浮选过程,并利用工业现场数据进行测试,证明了该方法的有效性,为基于机器视觉的浮选过程监控创造了条件.

面向参数测量的改进分水岭浮选泡沫图像分割方法

基于旋转分类模糊纹理谱的矿物浮选泡沫平滑度分析