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公开(公告)号：CN107392232B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201710492626.2
申请日：2017-06-23
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及泡沫浮选自动化领域，公开了一种浮选工况分类方法和系统，以为后续加药等操作提供指导，从而提高浮选过程的经济和技术指标、减轻工人劳动强度。本发明首先对泡沫图像进行预处理和分割得到所有由单个泡泡构成的图像，提取单个泡泡图像的形态特征向量，再根据深度卷积神经网络模型提取各泡泡图像的像素集特征并结合泡泡图像对应的形态特征向量以对泡泡图像进行精分类，然后统计泡沫图像中各类泡泡的出现频率形成单帧泡沫图像的泡泡分类频率集，分析泡沫图像的泡泡分类频率集与浮选典型工况之间的对应关系，从而得到泡沫图像所反应的浮选工况类别。
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公开(公告)号：CN107392232A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710492626.2
申请日：2017-06-23
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及泡沫浮选自动化领域，公开了一种浮选工况分类方法和系统，以为后续加药等操作提供指导，从而提高浮选过程的经济和技术指标、减轻工人劳动强度。本发明首先对泡沫图像进行预处理和分割得到所有由单个泡泡构成的图像，提取单个泡泡图像的形态特征向量，再根据深度卷积神经网络模型提取各泡泡图像的像素集特征并结合泡泡图像对应的形态特征向量以对泡泡图像进行精分类，然后统计泡沫图像中各类泡泡的出现频率形成单帧泡沫图像的泡泡分类频率集，分析泡沫图像的泡泡分类频率集与浮选典型工况之间的对应关系，从而得到泡沫图像所反应的浮选工况类别。
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