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公开(公告)号：CN104655607A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510046250.3
申请日：2015-01-29
Applicant: 中南大学
IPC: G01N21/65
Abstract: 本发明公开了一种浮选泡沫层硫化锑矿物品位检测方法。本发明基于拉曼光谱技术，在测定标准样本基础上建立硫化锑矿物品位定量计算模型，通过将采集到的泡沫层拉曼光谱数据提取特征值并代入已建立的定量计算模型最终得到硫化锑的矿物品位。本发明所阐述的检测方法通过提取不同品位下给定泡沫层样本的拉曼光谱数据的特征值建立硫化锑定量计算模型，获取浮选槽泡沫层中的硫化锑含量。浮选槽内泡沫层中硫化锑矿物品位是浮选过程的重要生产和考核指标，直接决定硫化锑回收率，为锑浮选全流程控制提供了重要指标。
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公开(公告)号：CN103442047A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310364264.0
申请日：2013-08-20
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于嵌入式平台的矿物浮选泡沫尺寸分析系统及方法，本发明所述系统平台基于嵌入式DSP实现，自动采集泡沫图像，分析得到图像中泡沫关键特征参数-泡沫尺寸，将得到的泡沫尺寸参数与压缩后图像视频数据利用以太网实时传输到工业控制计算机。利用嵌入式DSP计算处理能力强的特点，本发明提出基于嵌入式平台的矿物浮选泡沫尺寸分析系统相对于传统的基于计算机平台的浮选泡沫视频监控系统，具有成本低、准确率高、处理速度快等特点。
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公开(公告)号：CN102800051A
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201210084914.1
申请日：2012-03-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分数阶微分的自适应浮选泡沫图像增强方法。首先根据分数阶微分特性与浮选泡沫图像特点构造合适的分数阶微分掩模；其次通过实验分析图像质量与微分阶数的关系，选取对比度作为浮选泡沫图像质量的评价标准，其与微分阶数的存在连续唯一的关系；最后采用变形二分法，以图像对比度作为图像评价准则，指导寻找最佳分数阶微分的阶数并根据得到的最佳阶数的分数阶微分掩模，对浮选泡沫图像进行处理得到增强后的图像。本发明能大量节省人工调试寻找最佳微分阶数的时间，使得增强后的图像边缘明显突出，纹理更加清晰，图像分割与特征提取等更加准确，工艺参数及回收率预测精度更高，实现浮选生产操作优化，减少矿产资源浪费。
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公开(公告)号：CN118644831A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202311826580.5
申请日：2023-12-28
Applicant: 中南大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/762 , G06V10/25
Abstract: 本发明公开了一种基于三维激光点云数据特征的立面障碍物检测方法。在清扫机器开始移动清扫前，先建立点云坐标系，并获取立面点云信息；接下来过滤异常点，获取点云数据与真实场景间正确的对应关系后，并获取用于坐标系矫正的固有参数。清扫机器开始移动后，获取清扫的滚刷位置来作为ROI，然后对ROI通过随机采样一致性算法进行目标检测和分割，提取立面上障碍物的点云，再使用欧式聚类对同一障碍物间断的点云进行合并，统计得到每一个障碍物的位置、尺寸信息；最后使用匈牙利匹配算法和卡尔曼滤波对障碍物进行跟踪。本发明可以实现对普通直墙面、隧道壁等不同立面场景的障碍物的自动检测，整个过程无需人工干预，用于立面清洗装备的自动避障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111797686B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202010472362.6
申请日：2020-05-29
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/213 , G06Q10/0639 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于时间序列相似性分析的泡沫浮选生产过程运行状态稳定度评估方法。方法分为两步进行，第一步主要完成平稳程度相对最优的参考时间序列的选取；第二步主要完成待评价时间段内运行状态稳定度的评估。首先在回收率较高的班组内预选出多个较平稳运行状态时间序列构成参考序列集合；然后对多个参考序列进行相空间重构并绘制出其对应的递归图。最后，应用基于趋势的相似性度量方法完成对待评时间序列与参考序列的相似性评价。通过综合状态评价值以及稳定度信息，不仅可以得到运行状态的等级信息，更能够确定出生产过程稳定在某一工况等级下的程度，从而为操作人员提供更为准确的指导信息，进而提高矿物回收率以及节约生产成本。
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公开(公告)号：CN112799088B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202110083349.6
申请日：2021-01-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维激光雷达的全自动隧道湿喷状态检测方法。首先利用三维激光雷达采集在建隧道的表面点云信息，然后对点云数据做三阶段预处理：利用三次投影完成隧道点云位姿矫正；结合随机抽样一致性算法和欧式聚类算法完成隧道表面点云的提取，滤除障碍物及地面点云数据；结合自适应阈值法和分段三次埃尔米特插值算法对点云数据进行补偿。最后建立隧道岩石表面湿喷状态检测模型，结合高斯‑牛顿迭代法求解模型的解。本发明可以实现对椭圆形隧道的隧道表面湿喷状态的自动检测，并计算隧道表面每一点的待湿喷深度，整个过程无需人工干预，可应用于隧道湿喷混凝土的状态检测及待湿喷深度求解。
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公开(公告)号：CN108804731B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN201710818994.1
申请日：2017-09-12
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/00 , G06F119/12
Abstract: 本发明公开了一种基于重要点双重评价因子的时间序列趋势特征提取方法，以时间序列分段线性表示为基础，并定义重要点作为时间序列分段点的备选集，计算重要点距离因子和趋势因子，用距离因子度量其相对差异程度，用趋势因子在全局上度量其对整体趋势的影响程度，用综合评价模型评价每个重要点对整体趋势的重要程度来选取分段点，最后将相邻分段点连接得到时间序列的分段趋势表示。本发明提出了时间序列重要点距离因子的概念，并将两种评价因子相结合对时间序列重要点进行评价，克服了现有分段线性化方法评价函数单一和具有局部性的缺点，可以有效削弱噪声干扰，保留时间序列变化趋势特征，处理速度快，在分段数相同的情况下提取精度比现有方法高。
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公开(公告)号：CN112799088A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110083349.6
申请日：2021-01-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维激光雷达的全自动隧道湿喷状态检测方法。首先利用三维激光雷达采集在建隧道的表面点云信息，然后对点云数据做三阶段预处理：利用三次投影完成隧道点云位姿矫正；结合随机抽样一致性算法和欧式聚类算法完成隧道表面点云的提取，滤除障碍物及地面点云数据；结合自适应阈值法和分段三次埃尔米特插值算法对点云数据进行补偿。最后建立隧道岩石表面湿喷状态检测模型，结合高斯‑牛顿迭代法求解模型的解。本发明可以实现对椭圆形隧道的隧道表面湿喷状态的自动检测，并计算隧道表面每一点的待湿喷深度，整个过程无需人工干预，可应用于隧道湿喷混凝土的状态检测及待湿喷深度求解。
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公开(公告)号：CN111398243A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010255653.X
申请日：2020-04-02
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于钨浮选精矿品位在线检测的光纤拉曼系统及方法。本发明基于拉曼光谱技术，设计了钨浮选中浮选槽泡沫层拉曼光谱在线测量装置，构建了泡沫层矿物的拉曼光谱数据在线处理系统，从而提取实时采集的钨浮选泡沫层拉曼光谱相关特征并构建精矿品位在线定量计算模型，最终在线获取钨浮选精矿品位结果。本发明所设计的光纤拉曼系统基于不同钨精矿品位下的拉曼光谱特征向量建立钨精矿定量分析模型，在浮选过程中实时获取泡沫层中的钨精矿品位值，能够在线监测钨浮选中重要生产和考核指标，为钨浮选全流程控制提供了重要参数。
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