基于浮選泡沫圖像特征提取方法的研究及應用.pdf

1、泡沫浮選法是大多數(shù)礦物提純的手段，浮選泡沫表面的視覺特征與浮選狀態(tài)和指標息息相關。采用人工觀察泡沫特征的傳統(tǒng)方式存在諸多問題，因此基于機器視覺的浮選泡沫監(jiān)控系統(tǒng)是實現(xiàn)優(yōu)化控制和工業(yè)智能發(fā)展的趨勢。精準地提取浮選泡沫特征是實現(xiàn)智能監(jiān)控的基礎。本文針對工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境和泡沫圖像特點，進行深入分析，主要完成工作：
　　(1)提出自適應MSR圖像增強方法，減少浮選霧氣和現(xiàn)場光照不均對后續(xù)圖像分割的影響。
　　(2)針對現(xiàn)有分水嶺分割浮選

2、泡沫方法存在邊緣分割精度不高，沒有標記工況參數(shù)的特點，提出基于多標記的改進分水嶺分割。利用 K-means聚類分割和計算灰度差，實現(xiàn)內(nèi)部標記提取，采用形態(tài)學開閉變換優(yōu)化帶分割圖像，最終實現(xiàn)了不同工藝情況下，浮選泡沫的精準分割，為泡沫靜態(tài)特征的提取奠定了良好的基礎。
　　(3)針對泡沫流動過程中，存在旋轉(zhuǎn)運動、尺度縮放、形變，兼并坍塌特點，采用ORB方法，加快提取局部特征點速度，并改進了特征點匹配方法，同時針對浮選泡沫之間相似性很大