基于图像特征的铜粗选过程病态工况识别

• 作者: 卢明 彭涛 桂卫华 谢永芳
• 来源期刊: 湖南大学学报（自认科学版）
• 关键词: 泡沫图像 图像特征 多维主元分析(MPCA) 病态工况识别 铜粗选过程
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 106-110
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

泡沫图像特征是指泡沫图像中与浮选性能相关的局部黑色水化区域大小,即局部光谱特征.针对这一局部光谱特征形状、大小无规则性,提出了一种基于多维主元分析的特征提取方法,并将提取的特征应用于铜浮选粗选过程病态工况识别.首先,描述了铜浮选粗选过程,分析了影响粗选过程的主要因素和黑色水化区域形成机理;然后,提出一种基于多维主元分析的图像局部光谱特征提取方法;最后,将基于多维主元分析的图像局部光谱特征提取算法应用于铜浮选粗选泡沫图像,并将所提取的图像特征用于铜粗选病态工况识别.工业现场数据验证了所提方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桂卫华	中南大学信息科学与工程学院	695	7452	38.0	56.0
2	谢永芳	中南大学信息科学与工程学院	101	578	12.0	18.0
3	彭涛	中南大学信息科学与工程学院	39	362	9.0	18.0
4	卢明	中南大学信息科学与工程学院	20	32	4.0	5.0