结合泡沫图像多特征及模糊数学的浮选工况评判

• 作者: 吴倩 廖一鹏
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 浮选工况评判 图像特征 水平集 模糊数学 像素点覆盖
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 图像与多媒体
• 页码范围: 42-45
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3270字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.12.013

摘要

针对矿物浮选过程中视觉特征多样性、工况识别在线检测难、耗时长的问题,提出一种基于泡沫图像多特征和模糊数学的浮选工况评判方法.利用像素点覆盖、水平集等方法提取图像多个特征,采用改进的模糊数学分析法构成浮选工况的评价体系,把浮选状态分成良好、中等、差三种工况.实验结果表明,相比于人工神经网络和支持向量机方法,识别率均有所提高,能够代替人工做一个初步的判断和调整,并且较接近实时判断浮选状况的要求,可作为生产优化及其生产参数调节的重要参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖一鹏	福州大学物理与信息工程学院	33	77	5.0	7.0
2	吴倩	福州大学物理与信息工程学院	3	10	3.0	3.0