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MRMR和SSGMM联合分类模型的煤泥浮选系统药况图像识别
被引量：
6
1
作者
曹文艳
王然风
+2 位作者
樊民强
付翔
王宇龙
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期2045-2058,共14页
为解决煤泥浮选过程依靠工人肉眼识别泡沫特征来调节药剂用量,造成药剂浪费,产品质量不合格的问题,提出一种MRMR和SSGMM联合分类模型的药况图像识别方法.针对泡沫图像的形态、纹理、颜色特征与泡沫类别具有不同程度的相关性.将精煤灰分...
为解决煤泥浮选过程依靠工人肉眼识别泡沫特征来调节药剂用量,造成药剂浪费,产品质量不合格的问题,提出一种MRMR和SSGMM联合分类模型的药况图像识别方法.针对泡沫图像的形态、纹理、颜色特征与泡沫类别具有不同程度的相关性.将精煤灰分作为泡沫的类别信息,利用最大相关最小冗余(MRMR)算法筛选最优特征;针对传统的高斯混合模型(GMM)在聚类时,存在结果需人为判断实现分类的问题,通过引入少量已知加药状况下的泡沫图像特征样本对其改进,构建半监督高斯混合模型(SSGMM)泡沫图像聚类器.将优选的且具有少量先验标签信息的多维泡沫图像特征融合到SSGMM聚类模型中,利用少量的标记样本引导聚类,并将其标签信息映射给聚类结果实现自动分类.实验表明,这种联合分类模型提高了泡沫识别的准确性,为药剂用量的准确控制与精煤产品质量提供了关键技术支持.
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关键词
煤泥
浮选
泡沫
加药状况
机器视觉
图像特征提取和选择
半监督学习
联合分类模型
下载PDF
职称材料
一种改进分水岭算法的浮选泡沫图像分割方法
被引量：
3
2
作者
杨洁明
杨丹丹
《选煤技术》
CAS
2012年第5期82-86,共5页
为了解决煤泥浮选泡沫图像分割中传统分水岭算法的过分割问题,提出了一种基于自适应标记提取的改进分水岭算法。该方法首先对浮选泡沫图像进行高斯滤波,再运用基于形态学的扩展最大值技术从泡沫图像中自适应提取标记,利用标记对梯度图...
为了解决煤泥浮选泡沫图像分割中传统分水岭算法的过分割问题,提出了一种基于自适应标记提取的改进分水岭算法。该方法首先对浮选泡沫图像进行高斯滤波,再运用基于形态学的扩展最大值技术从泡沫图像中自适应提取标记,利用标记对梯度图像进行修改,最后使用分水岭算法对修正后的梯度图像进行分割。试验结果表明,改进后的算法克服了标记提取需要先验知识、分割过程繁琐等问题,使参数选取更加合理,分割结果更加准确。
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关键词
煤泥
浮选
泡沫
图像
自适应标记提取
分水岭算法
极小值强制技术
鲁棒性
过分割
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职称材料
题名
MRMR和SSGMM联合分类模型的煤泥浮选系统药况图像识别
被引量：
6
1
作者
曹文艳
王然风
樊民强
付翔
王宇龙
机构
太原理工大学矿业工程学院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期2045-2058,共14页
基金
山西省应用基础研究计划重点自然基金项目(201901D111007(ZD))资助。
文摘
为解决煤泥浮选过程依靠工人肉眼识别泡沫特征来调节药剂用量,造成药剂浪费,产品质量不合格的问题,提出一种MRMR和SSGMM联合分类模型的药况图像识别方法.针对泡沫图像的形态、纹理、颜色特征与泡沫类别具有不同程度的相关性.将精煤灰分作为泡沫的类别信息,利用最大相关最小冗余(MRMR)算法筛选最优特征;针对传统的高斯混合模型(GMM)在聚类时,存在结果需人为判断实现分类的问题,通过引入少量已知加药状况下的泡沫图像特征样本对其改进,构建半监督高斯混合模型(SSGMM)泡沫图像聚类器.将优选的且具有少量先验标签信息的多维泡沫图像特征融合到SSGMM聚类模型中,利用少量的标记样本引导聚类,并将其标签信息映射给聚类结果实现自动分类.实验表明,这种联合分类模型提高了泡沫识别的准确性,为药剂用量的准确控制与精煤产品质量提供了关键技术支持.
关键词
煤泥
浮选
泡沫
加药状况
机器视觉
图像特征提取和选择
半监督学习
联合分类模型
Keywords
coal flotation froth
reagent dosage condition
machine vision
feature extraction and selection
semisupervised learning
joint classification model
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TD94 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
TD923 [矿业工程—选矿]
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职称材料
题名
一种改进分水岭算法的浮选泡沫图像分割方法
被引量：
3
2
作者
杨洁明
杨丹丹
机构
太原理工大学机械电子研究所
出处
《选煤技术》
CAS
2012年第5期82-86,共5页
文摘
为了解决煤泥浮选泡沫图像分割中传统分水岭算法的过分割问题,提出了一种基于自适应标记提取的改进分水岭算法。该方法首先对浮选泡沫图像进行高斯滤波,再运用基于形态学的扩展最大值技术从泡沫图像中自适应提取标记,利用标记对梯度图像进行修改,最后使用分水岭算法对修正后的梯度图像进行分割。试验结果表明,改进后的算法克服了标记提取需要先验知识、分割过程繁琐等问题,使参数选取更加合理,分割结果更加准确。
关键词
煤泥
浮选
泡沫
图像
自适应标记提取
分水岭算法
极小值强制技术
鲁棒性
过分割
Keywords
coal flotation froth images
adaptive mark extraction
watershed algorithm
minimum mandatory technology
robustness
over-segmentation
分类号
TD943 [矿业工程—选矿]
TD948.9
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
MRMR和SSGMM联合分类模型的煤泥浮选系统药况图像识别
曹文艳
王然风
樊民强
付翔
王宇龙
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
6
下载PDF
职称材料
2
一种改进分水岭算法的浮选泡沫图像分割方法
杨洁明
杨丹丹
《选煤技术》
CAS
2012
3
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职称材料
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