【摘 要】
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该文提出并实现了一种基于图象识别的浮选测控方式,主要工作有以下几方面.根据浮选矿场的技术要求和浮选生产现场的实际情况,研究可行的测控系统总体设计方案.该方案包括浮选
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该文提出并实现了一种基于图象识别的浮选测控方式,主要工作有以下几方面.根据浮选矿场的技术要求和浮选生产现场的实际情况,研究可行的测控系统总体设计方案.该方案包括浮选状况的识别和自动加药控制两部分,该文主要负责浮选状况识别的工作.浮选泡沫图象特征的研究.通过对在浮选生产现场所采集的泡沫图象的分析,根据生产所关心的泡沫气泡的大小(bubble size)、稳定性(stability)、流动性(mobility)和粘度(viscosity)等特性,讨论了在不同状况下泡沫图象的表面纹理特性,并论述了用空间灰度相关矩阵、邻域灰度相关矩阵和改进的灰度差分矩阵等方法提取泡沫图象的纹理特征及特征参数性能分析.结果表明,所提取的特征参数较好地反映了不同状况下泡沫的变化,为识别奠定了基础.浮选泡沫图象的识别与分类.采用一种改进的BP神经网络对泡沫图象进行识别与分类,取得了良好的效果.该网络的学习算法引入了跳出局部极小的机制,其实现简单实用,仅在标准的学习程序加入了一些判断陷入局部极小的准则并引导其跳出,在没有局部极小时,完全是一个标准的学习程序.浮选泡沫识别系统软件的实现.基于上述研究结论,使用Visual C++在windows平台开发完整的识别程序,具有界面友好、操作简单、易于维护和运行可靠等优点.
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