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基于半监督聚类的煤泥浮选泡沫图像分类方法 被引量：10
1
作者 曹文艳 王然风 +2 位作者 樊民强 付翔 王宇龙 《工矿自动化》 北大核心 2019年第7期38-42,65,共6页
针对选煤厂煤泥浮选过程加药量依靠人工干预存在主观性、滞后性和粗放性的问题,提出了一种基于半监督聚类的煤泥浮选泡沫图像分类方法。首先,采集已知加药比例与未知加药比例下的煤泥浮选泡沫图像样本,并对泡沫图像进行预处理,提取泡沫... 针对选煤厂煤泥浮选过程加药量依靠人工干预存在主观性、滞后性和粗放性的问题,提出了一种基于半监督聚类的煤泥浮选泡沫图像分类方法。首先,采集已知加药比例与未知加药比例下的煤泥浮选泡沫图像样本,并对泡沫图像进行预处理,提取泡沫的气泡个数、气泡面积、气泡周长等形态特征;然后,对已知加药比例下泡沫图像形态特征样本进行标志,对未知加药比例下泡沫图像形态特征样本不做标志,并将已标志泡沫图像形态特征样本与未标志泡沫图像形态特征样本进行混合;最后,利用基于高斯混合模型的半监督聚类方法对混合样本进行聚类后得到各类簇,将各类簇内已标志泡沫图像形态特征样本的信息映射到未标志泡沫图像形态特征样本。应用结果表明,该方法可为煤泥浮选生产过程加药量调整提供指导,降低了药剂消耗量,提高了选煤厂浮选自动化水平和经济效益。 展开更多
关键词 选煤厂 煤泥浮选 浮选泡沫 加药量 图像特征提取 半监督聚类 高斯混合模型
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矿物浮选泡沫图像监测控制技术现状及展望 被引量：5
2
作者 张文康 刘丹 +3 位作者 王春景 刘瑞涛 王大骞 余龙舟 《化工自动化及仪表》 CAS 2023年第3期285-290,共6页
针对工业浮选泡沫图像处理,从泡沫图像去噪、图像增强和图像分割三方面介绍了常用的方法,分别指出了其中存在的问题。根据浮选泡沫图像的特点介绍了矿物浮选实时监测控制系统,指出系统相对于人工的特点和优势。最后展望了实时监测控制... 针对工业浮选泡沫图像处理,从泡沫图像去噪、图像增强和图像分割三方面介绍了常用的方法,分别指出了其中存在的问题。根据浮选泡沫图像的特点介绍了矿物浮选实时监测控制系统,指出系统相对于人工的特点和优势。最后展望了实时监测控制系统自动化、智能化的发展趋势。 展开更多
关键词 浮选泡沫 图像去噪 图像增强 图像分割 实时监测
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基于改进的SuperGlue模型的浮选泡沫稳定度检测方法研究
3
作者 刘惠中 阮怡晖 +1 位作者 闻成钰 余华富 《有色金属（选矿部分）》 CAS 2024年第4期97-104,共8页
在浮选过程中,浮选泡沫保持一定的稳定度对保证浮选指标的稳定至关重要。由于浮选泡沫本身的复杂性和现有检测方法的局限性,目前还无法对工业现场泡沫的稳定度进行定量检测和评估。为此,开发了一种基于改进的SuperGlue模型的浮选泡沫图... 在浮选过程中,浮选泡沫保持一定的稳定度对保证浮选指标的稳定至关重要。由于浮选泡沫本身的复杂性和现有检测方法的局限性,目前还无法对工业现场泡沫的稳定度进行定量检测和评估。为此,开发了一种基于改进的SuperGlue模型的浮选泡沫图像特征匹配算法,用于对浮选泡沫的稳定度进行测量。该算法采用改进的SuperPoint模型网络对泡沫图像进行特征点提取,将原有的VGG网络进行了改进,利用特征匹配模型对所得到的两组特征点进行匹配,再进行误匹配精筛选,设置置信度阈值进一步提升匹配精度。对比了在匹配算法中应用比较多的GMS算法,本文算法的有效特征点匹配对数提升了19.58%,匹配精度达99.85%。与传统灰度差值法对比,本文的泡沫稳定度测量方法对不同状态的泡沫可辨识性提升明显,极大地提高了图像检测灵敏度,可以满足生产对泡沫稳定度测量的要求。 展开更多
关键词 浮选泡沫 深度学习 特征点匹配 SuperGlue模型 泡沫稳定度
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基于CNN-SVM的选煤厂浮选泡沫图像识别方法 被引量：6
4
作者 孙友森 陈传海 +1 位作者 杨志龙 王新欣 《煤炭加工与综合利用》 CAS 2021年第2期8-11,I0002,共5页
以选煤厂煤泥浮选泡沫为分类对象,提出一种CNN—SVM混合模型,对煤泥浮选泡沫图像进行分类识别。试验采取山东某选煤厂的20000张浮选图像制作数据集,根据灰分不同将图像分成8个类别,并针对图像的噪声特点,对其去除高斯椒盐噪声并做了增... 以选煤厂煤泥浮选泡沫为分类对象,提出一种CNN—SVM混合模型,对煤泥浮选泡沫图像进行分类识别。试验采取山东某选煤厂的20000张浮选图像制作数据集,根据灰分不同将图像分成8个类别,并针对图像的噪声特点,对其去除高斯椒盐噪声并做了增强预处理。通过模型试验,相对于单独的CNN和SVM模型来说,这种复合模型更加可靠准确。 展开更多
关键词 选煤厂 卷积神经网络(CNN) 支持向量机(SVM) 浮选泡沫图像 识别 分类
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联合CLAHE和BM3D的浮选泡沫图像预处理方法 被引量：3
5
作者 王宇龙 王然风 +1 位作者 付翔 曹文艳 《煤炭技术》 CAS 北大核心 2022年第6期222-224,共3页
针对采集到的浮选泡沫图像存在光照缺失、噪声干扰以及边缘不明显等问题,提出一种基于对比度受限的局部直方图均衡(CLAHE)和三维块匹配滤波(BM3D)结合的浮选泡沫图像预处理方法。首先,将输入的泡沫图像切分为多个图块,对图块的直方图进... 针对采集到的浮选泡沫图像存在光照缺失、噪声干扰以及边缘不明显等问题,提出一种基于对比度受限的局部直方图均衡(CLAHE)和三维块匹配滤波(BM3D)结合的浮选泡沫图像预处理方法。首先,将输入的泡沫图像切分为多个图块,对图块的直方图进行均衡计算并限制其对比度。然后,通过BM3D算法利用图像自身的信息对增强之后的图像进行降噪处理。结果表明:处理后的图像质量得到了明显的提升,4种典型工况的浮选泡沫图像的峰值信噪比(PSNR)相比几种经典算法分别提升了33.64%、15.40%、11.83%和11.7%,结构相似性(SSIM)分别提升了11.89%、7.28%、4.09%和5%。 展开更多
关键词 浮选泡沫 图像增强 图像去噪 机器视觉
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基于改进GMS特征匹配算法的浮选泡沫移动速度特征提取 被引量：2
6
作者 刘惠中 余华富 彭志龙 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第S02期585-590,共6页
矿物浮选过程中,浮选泡沫移动速度与浮选过程的控制之间存在着较大的关联性,如能实时准确地获取泡沫移动速度等动态特征可以为浮选过程的液位、加药量、充气量等控制参数的优化调整提供依据。为了有效地获取浮选泡沫的移动速度,文中提... 矿物浮选过程中,浮选泡沫移动速度与浮选过程的控制之间存在着较大的关联性,如能实时准确地获取泡沫移动速度等动态特征可以为浮选过程的液位、加药量、充气量等控制参数的优化调整提供依据。为了有效地获取浮选泡沫的移动速度,文中提出了一种基于改进GMS特征匹配算法的浮选泡沫移动速度特征提取方法。首先采用ORB算法提取并描述泡沫的特征点,再利用GMS特征匹配算法完成特征点对的快速匹配,在以上基础上再利用RANSAC算法对特征匹配结果中存在的误匹配点进行剔除,最后通过计算泡沫特征点的位移进而得到泡沫移动速度。经过对采集到的工业图像数据进行应用测试表明,所提算法不但解决了传统算法在浮选泡沫图像特征提取中存在误匹配点多的问题,还有效提升了浮选泡沫特征提取的效率和稳定性。 展开更多
关键词 浮选泡沫图像 ORB算法 GMS特征匹配 RANSAC算法 泡沫移动速度提取
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