【摘 要】
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该论文研究了煤泥浮选泡沫图象的物理和统计纹理特征及模式识别,并在实验室建立了煤泥浮选泡沫图象在线采集系统和基于图象统计纹理特征的监测系统.分析了煤泥浮选泡沫的物理
【出 处】
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中国矿业大学(北京校区) 中国矿业大学
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该论文研究了煤泥浮选泡沫图象的物理和统计纹理特征及模式识别,并在实验室建立了煤泥浮选泡沫图象在线采集系统和基于图象统计纹理特征的监测系统.分析了煤泥浮选泡沫的物理表观特征,主要包括浮选泡沫的色泽、气泡的大小及分布、泡沫的流动性等,确定了表征煤泥浮选泡沫图象特征的最佳色彩方案.图象预处理后,利用阈值分割技术提取气泡的个数,对气泡亮点的形状、周长、面积及分布进行了计算,并分析了浮选泡沫的流动性曲线.应用图象统计纹理特征方法,提取图象的统计纹理特征,包括直方图及其统计参数、灰度行程因子、空间灰度共生矩阵及其统计量、邻域灰度相关矩阵及其统计量、基于边缘灰度差分统计量等,并分析了这些纹理特征参数与浮选时间、精矿泡沫形态及质量之间的关系.该论文研究中还应用改进的自组织特征映射网络算法,将100幅浮选柱泡沫图象的13个统计纹理特征量输入自组织特征映射网络进行训练后,将泡沫图象分成4类,同专家识别比较,平均正确率为75.8％.
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