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公开(公告)号：CN115187465A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210595680.0
申请日：2022-05-30
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明实施例涉及图像预处理技术领域，具体公开了基于NSCT和图像匹配的浮选泡沫图像增强方法。本发明实施例通过系数直方图匹配，以对比度受限直方图均衡化增强的图像为基准图像，利用系数直方图匹配算法对NSCT分解后的高低频系数进行自动处理，最终实现浮选泡沫图像的自适应增强。能够结合NSCT变换、图像匹配和对比度受限直方图均衡化等技术，为了增强工业相机采集到的选煤厂浮选工业现场浮选泡沫图像，使得增强后的泡沫图像在后续的特征提取方面表现更好，能够通过利用NSCT变换的多尺度、多方向性和平移不变性，以及对比度受限直方图均衡化方法来克服传统图像增强方法过分放大噪声的问题。
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公开(公告)号：CN111753912A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010597978.6
申请日：2020-06-28
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的煤泥浮选精煤灰分预测方法，步骤是：组装图像采集硬件系统；采集煤泥浮选泡沫图像以及对应的灰分数据；按照灰分个位数的±0.5区间将数据集分成9类并进行数据增强；采用resnet50网络提取泡沫表面的特征，随机梯度下降法更新参数和softmax函数分类，经过多次迭代训练模型得到了较高的准确率，最后根据预测结果对现场工况做出建议。相对于人工主观的观察操作，本发明能够随着模型的不断优化自动提取具有代表性的高阶抽象细节特征；另外相对于传统方法，本发明大大缩短了建模时间，卷积网络提取的高阶抽象特征，使得输入模型的训练样本更加真实，得到的预测结果也更加精确，对浮选的现场生产具有重要的指导作用。
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公开(公告)号：CN216936526U
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202220765275.4
申请日：2022-03-31
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本实用新型涉及矿物加工技术领域，具体为一种浮选尾煤液面捕捉装置，包括：可伸缩器壁样本容器，所述可伸缩器壁样本容器的中间位置安装有可伸缩组件，所述可伸缩器壁样本容器的上方外侧设置有尾矿溢流收集装配架；旋转弯管，其安装在所述可伸缩器壁样本容器的内部底端，所述旋转弯管的中间位置安装有旋转接头，所述旋转接头的底端设置有进料管，所述旋转弯管的两端开设有旋转弯管末端出料口。本实用新型设置的进料管、旋转接头、旋转弯管和旋转弯管末端出料口能够方便对装置内部进行持续给料，提高了装置给料时煤泥液面的稳定效果，它能在给料的同时实现液面稳定，降低一次性给料后时间过长，出现重密度物质在底部堆积。
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