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浮选过程有严重的非线性、强耦合性等问题，目前仍没有精确的数学模型描述浮选状态；通过研究赤铁矿阳离子反浮选控制工艺过程，提出利用图像处理技术提取泡沫图像纹理特征参数，采用粗糙集和LVQ神经网络理论建立控制药剂加入量的数学模型；经过现场应用与仿真对比，基于图像处理的控制模型可以满足浮选控制的要求，较好地解决了浮选过程的自动控制问题，为最终建立可以应用于企业生产的控制系统奠定了基础；采用粗糙集并基于LVQ神经网络理论建立药剂添加量控制模型，基于图像处理的控制模型识别准确度在正常状态下能达到83．3％的准确率，可