基于SIFT的浮選泡沫圖像動態(tài)特性提取方法.pdf

1、浮選選礦是一個復雜的物理化學過程，由于其生產工藝長、影響因素眾多，且許多重要參數(shù)無法在線測量等原因，導致浮選過程難以建立一個準確的數(shù)學模型來描述。因此，選礦廠的浮選操作仍依靠有操作經驗的操作工人根據(jù)浮選泡沫特征變化判斷生產工況進行調整。然而該方法受人為主觀因素影響較大，效率低、誤差較大，使得生產過程的不穩(wěn)定性和隨意性增加，進而造成礦物資源回收率的降低。因此，精確地提取浮選泡沫圖像的視覺特征，建立浮選控制模型，為浮選控制過程提供有效指導，

2、對于浮選控制的意義重大。
　　針對浮選泡沫不斷運動變化導致泡沫圖像動態(tài)特性難以提取的問題，本文提出一種基于尺度不變特征變換(SIFT)的浮選泡沫圖像動態(tài)特性提取方法。首先，針對浮選泡沫圖像SIFT特征匹配誤匹配率高、實時性不強的問題，依據(jù)浮選泡沫獨特的運動特性，提出運動匹配區(qū)間的概念，然后依據(jù)泡沫速度大小和方向對應分布范圍改進SIFT算法匹配條件，在此基礎上應用基于速率的隨機抽樣一致（RANSAC）算法進一步剔除誤匹配點。最后，根

3、據(jù)SIFT特征匹配結果提取泡沫速度特征、計算特征點匹配率，并在此基礎上提出一種泡沫崩塌率提取方法。
　　為驗證本文方法的有效性，采用某銅鉬礦浮選現(xiàn)場實際泡沫圖像進行實驗。首先采用本文方法對泡沫視頻圖像進行SIFT特征提取匹配，并在提取的匹配點數(shù)、匹配準確性、實時性等方面與原始方法進行對比實驗以驗證本文方法的優(yōu)勢。隨后，在SIFT特征精確匹配的基礎上提取浮選泡沫的速度、崩塌率等特性，并將本文方法在多種工況下進行實驗分析以驗證本文方法