礦物浮選泡沫視覺圖像處理方法研究

《礦物浮選泡沫視覺圖像處理方法研究》是依託中南大學，由唐朝暉擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：礦物浮選泡沫視覺圖像處理方法研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：唐朝暉
• 依託單位：中南大學

項目摘要

在礦物浮選中，浮選泡沫表面視覺特徵能直接反映礦物浮選生產的產品質量、產量和資源利用率，人工觀察泡沫進行現場操作的方式無法滿足浮選過程穩定最佳化控制的需求。將機器視覺圖像套用到泡沫監測中是提高浮選生產效率和自動化水平的發展趨勢，目前還沒有實現浮選泡沫特徵的自動測量。本項目擬研究礦物浮選泡沫圖像準確獲取技術、泡沫顏色提取方法、浮選泡沫的自適應分步細化分割方法、多尺度旋轉不變泡沫紋理提取算法、獨立氣泡運動識別與跟蹤算法，解決浮選泡沫表面顏色、形態、紋理等視覺特徵難以準確提取的問題，基於泡沫視覺圖像特徵分布，形成系統的浮選泡沫視覺特徵實時處理方法和技術，實現浮選泡沫視覺特徵的量化描述與客觀評價。為礦物浮選自動控制奠定基礎，以提高選廠自動化生產水平，實現礦物浮選穩定最佳化生產，達到充分利用有限礦產資源，提高企業經濟技術水平的目的。

結題摘要

泡沫浮選是是根據礦物表面疏水性質來分選礦物的最廣泛套用的選礦方法。由於礦物浮選工藝流程長、過程複雜、影響因素多、礦物指標不能線上檢測等原因，選廠生產操作往往依賴於有經驗的技術人員的肉眼觀察浮選泡沫憑感覺來完成。一些研究者將計算機視覺引入到礦物浮選過程監控中，以期進一步提高礦物浮選過程的生產性能和工業浮選過程的自動化控制水平。在基於機器視覺的浮選過程監控中，選用合適的方法對泡沫圖像進行處理和分析以獲取與生產工況密切相關的視覺特徵參量是進行後續浮選生產過程建模與最佳化控制的先決條件。但是，由於浮選泡沫是由混雜粘黏、大小不同、尺寸各異的泡沫堆積而成，常用的圖像處理方法難以實現浮選泡沫特徵的準確分析與參數測量。本項目針對實際工業浮選現場採集到的泡沫圖像的視覺特點與處理難點，提出了下列專門針對泡沫圖像的分析處理方法： （1）提出了時空信息聯合的圖像序列多尺度幾何變換去噪方法，在去除噪聲的同時極大限度的保持了圖像細節信息； （2）提出了基於圖像空間結構統計分布的最優泡沫圖像顏色自動校正方法，該方法能自動根據泡沫圖像邊緣回響的統計分布特點實現圖像最優光照估計，進而有效地對泡沫圖像顏色進行顏色校正； （3）提出了一種基於泡沫圖像局部區域像素的統計分布模型的泡沫圖像分割方法；並進一步分析了氣泡尺度分布與加藥健康的關係，提出了一種基於泡沫大小動態分布特徵自適應學習的浮選過程藥劑操作健康狀態統計模式識別方法； （4）提出了一種基於SIFT特徵與改進Kalman濾波相結合的浮選氣泡跟蹤方法，實現浮選泡沫流速的準確測量； （5）最後為了能進一步根據浮選泡沫表面紋理的細微差別實現浮選生產工況的自動鑑別與評價，提出了了一種基於泡沫圖像多尺度多方向紋理表征的浮選生產工況綜合分類與識別方法，實現了浮選生產工況的實時監控與客觀評價。 本項目一些理論成果已在一些選廠得到成功套用，極大改進選廠的檢測手段和自動化生產水平，為泡沫浮選的最佳化生產奠定基礎。同時，本項目所提出的泡沫圖像分析處理方法也可為其它複雜工業生產過程的視覺監控提供借鑑和參考。