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公开(公告)号：CN101404722A
公开(公告)日：2009-04-08
申请号：CN200810143578.7
申请日：2008-11-13
Applicant: 中南大学
Abstract: 一种浮选泡沫图像视觉监控装置，用于选矿过程监测及优化控制领域。本发明的监控装置由高分辨率工业摄像机、高频光源及计算机等硬件设备构成，通过调试安装各个硬件设备，特别是双防护罩的安装使装置达到IP65防护等级，在装置性能方面，达到获取高质量泡沫图像及实时处理要求。图像采集方法为工业摄像机获取浮选槽泡沫层图像，将视频信号数字化并生成数字视频信号，通过光纤接口和光纤传输至图像转换卡。图像转换卡将摄像机的协议数据转化为适于计算机处理的数字信号，并通过硬件驱动程序接口读取至计算机内存，图像处理应用程序读取泡沫图像并进行分析处理。
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公开(公告)号：CN101334366A
公开(公告)日：2008-12-31
申请号：CN200810031806.1
申请日：2008-07-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 一种基于图像特征分析的浮选回收率预测方法，本发明以工业摄像机获取选矿过程的泡沫图像基础，通过采用相对红色分量提取颜色特征，结合形态学与分水岭方法分割泡沫图像并提取尺寸特征，利用像素分析方法提取承载量特征，采用图像对的相关性分析方法提取泡沫速度、破碎率等动态特征。采用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立回收率预测模型，以图像特征作为模型输入，并采用动态堆栈的野值数据剔除方法，通过10折交叉验证实现模型参数优化。本发明可用于矿物浮选回收率预测，实现浮选生产操作优化，进而可提高矿物回收率，减少矿物资源浪费。
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公开(公告)号：CN101334366B
公开(公告)日：2011-05-25
申请号：CN200810031806.1
申请日：2008-07-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 一种基于图像特征分析的浮选回收率预测方法，本发明以工业摄像机获取选矿过程的泡沫图像基础，通过采用相对红色分量提取颜色特征，结合形态学与分水岭方法分割泡沫图像并提取尺寸特征，利用像素分析方法提取承载量特征，采用图像对的相关性分析方法提取泡沫速度、破碎率等动态特征。采用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立回收率预测模型，以图像特征作为模型输入，并采用动态堆栈的野值数据剔除方法，通过10折交叉验证实现模型参数优化。本发明可用于矿物浮选回收率预测，实现浮选生产操作优化，进而可提高矿物回收率，减少矿物资源浪费。
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公开(公告)号：CN101334844A
公开(公告)日：2008-12-31
申请号：CN200810031809.5
申请日：2008-07-18
Applicant: 中南大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 用于浮选泡沫图像分析的关键特征提取方法，本发明通过构建浮选泡沫图像采集平台，以工业摄像机获取泡沫图像基础，采用在RGB、HSV颜色空间提取相对红色分量及H分量颜色特征，结合形态学操作与分水岭方法分割泡沫图像并提取尺寸特征，通过计算泡沫全反射点提取承载量特征，采用图像块的相关性分析方法提取泡沫速度特征。本发明可用于浮选泡沫图像分析、矿物浮选过程工艺参数及回收率预测，实现浮选生产操作优化，减少矿物资源浪费。
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