基于小波变换的浮选泡沫图像纹理特征提取

随矿物浮选工况的变化,精选泡沫表面出现亮度分布不均、灰度分布差异性大的特点,表现出明显的纹理特性。为定量分析精选泡沫表面纹理特征与浮选工况间的关系,采用小波变换方法提取纹理特征均匀度,实现精选泡沫表面纹理的量化描述,并通过实验分析,获得精选泡沫的最佳纹理区间。工业现场运行结果表明,该方法可以实时监视精选泡沫表面纹理特征变化,有利于浮选生产指标的优化 控制。     

基于LBPV的浮选泡沫图像纹理特征提取*

在浮选生产中,浮选泡沫表面纹理与浮选工况密切相关,直接反映泡沫层的矿化程度(品位高低).为了给浮选操作提供指导,提出了一种基于LBPV( local binary pattern variance)的泡沫图像纹理特征提取方法.该方法通过融合泡沫图像局部空间结构和对比度来提取泡沫图像纹理特征,然后将LBPV纹理特征应用于...     

基于泡沫大小动态分布的浮选生产过程加药量健康状态分析

针对矿物浮选过程泡沫大小分布随着药剂量的改变而动态变化的特点,提出一种基于泡沫大小动态分布特征的具有自学习功能的浮选生产过程加药量健康状态统计模式识别方法.首先,通过泡沫图像分割、气泡尺寸分布核密度估计获得浮选气泡大小的概率密度分布函数,采用无监督的最远邻聚类方法获得典型药剂量添加状态下的气泡尺寸统计分布特征集;然后,采用简单的贝叶斯推理方法获得测试时间段对应的药剂添加健康状态分析识别结果,并根据浮选生产工况状态的动态变化对各典型药剂状态下的气泡大小统计分布特征集进行在线学习修正.实验结果表明,所提出方法能实时获取泡沫尺寸分布的动态变化,实现浮选药剂操作健康状态的自动识别与评价,为进一步实现浮选生产过程的加药量优化控制奠定了基础.     

基于气泡尺寸动态PDF的铜粗选药剂添加量评估应用研究

在浮选生产中,泡沫表面的气泡尺寸分布特征与浮选工况紧密相关。针对浮选药剂添加量变化会动态改变气泡尺寸分布的特点,提出一种基于气泡尺寸动态概率密度函数统计特征的自动评估铜粗选药剂添加量的方法。该方法利用B样条基函数方法获得PDF权值向量以表征气泡尺寸的分布特征,然后采用层次聚类方法中的最远邻聚类和模糊C-均值聚类相结合的方法对各典型药剂添加量下气泡尺寸分布的权值向量进行特征学习,最后利用贝叶斯推理方法获得药剂添加量状态的评估结果。工业现场应用结果表明,该方法能够实时获得气泡尺寸概率密度函数,有效地实现药剂添加量状态的自动评估。     

泡沫图像处理技术在矿物浮选作业中的应用

结合云南省院省校合作项目浮选泡沫层测控系统开发及产业化研发过程,介绍一种基于数字图像处理及识别技术的浮选过程控制新思路。在浮选生产中,浮选泡沫表面纹理与浮选工况密切相关,直接反映泡沫层的矿化程度（品位高低）。通过对云南某铅锌矿选厂浮选泡沫图像的分析处理,提取出能够表示泡沫层特征的参数,达到间接测量气泡的大小、纹理、稳定性、流动性等泡沫层特征状况。采用邻域灰度相关矩阵法提取特征参数,然后用神经网络进行分类,给出浮选效果的分类判断。     

基于泡沫图像特征和物元可拓模型的锑浮选工况识别

针对锑浮选泡沫图像特征相互耦合、重要度差异显著引起工况难以识别的问题, 提出一种锑浮选工况识别方法. 首先, 在结合敏感性指数与主元分析法选取关键泡沫特征的基础上, 建立物元可拓模型, 通过关联函数计算关键泡沫特征与预设工况类别的关联度; 然后, 引入博弈论, 将层次分析法和熵权法确定的主、客观权重优化融合, 得到泡沫特征的综合权重; 最后, 计算综合关联度, 实现浮选工况的准确识别. 锑浮选工业现场的生产数据验证了所提出方法的有效性.

     

基于图像纹理特征和多级SVM的浮选过程状态识别方法研究

针对浮选泡沫图像的纹理特征,采用多级支持向量机(MLSVMs)方法对浮选生产过程状态进行识别.首先基于灰度共生矩阵,提取浮选泡沫图像的诸如能量、熵及惯性等纹理特性参数来描述浮选泡沫的视觉特征;然后采用归一化后的纹理特征数据样本分别对多级支持向量机进行训练和识别.MLSVMs模型核函数参数采用改进惯性权重的粒子群算法进行优化.测试结果表明,所提出的方法在训练时间和识别正确率上具有较好的性能,可以满足浮选过程的实时监控要求.     

基于WCGAN的矿物浮选泡沫图像光照不变颜色提取

浮选泡沫表面颜色是选矿生产指标(精矿品位)最为快速便捷的直接指示器. 然而, 泡沫图像信号因受多种可变光照的交叉干扰而不可避免存在严重色偏, 导致浮选指标难以准确评估. 本文将传统的基于光照估计的图像颜色恒常问题转换为一种结构保持的图到图颜色(风格)转移问题, 提出一种基于Wasserstein距离的循环生成对抗网络(Wasserstein distance-based cycle generative adversarial network, WCGAN)用于泡沫图像光照不变颜色特征在线监测. 在标准颜色恒常数据集和实际的工业铝土矿浮选过程进行实验验证, 结果表明, WCGAN能有效实现各种未知光照条件下(色偏)图像到基准光照条件下的颜色转换, 转换速度快且具有模型在线更新功能. 与传统的基于生成对抗学习的颜色转换模型相比, WCGAN能更好地保持泡沫图像的轮廓和表面纹理等结构信息, 为基于机器视觉的矿物浮选过程生产指标的在线监测提供了有效的客观评价信息.     

基于纹理单元分布的硫浮选过程病态工况检测

针对硫浮选过程难以及时发现病态工况的问题,提出一种基于泡沫图像纹理单元分布函数的硫浮选过程病态工况检测方法。通过计算纹理单元值提取泡沫图像的纹理特征,避免传统灰度共生矩难以准确描述纹理特征的问题,设计核函数估计算法逼近泡沫纹理单元概率密度函数(PDF),使得纹理单元分布函数转化成一组动态权系数。建立基于纹理单元分布动态权系数的主元模型,并基于该模型的T2统计量得到检测阈值,从而实现硫浮选过程病态工况的及时检测。湿法炼锌直接浸出硫浮选工段现场运行结果表明此算法的有效性。     

基于泡沫图像特征的浮选槽液位智能优化设定方法

浮选生产过程中浮选槽液位通常根据经验人工设定,具有主观随意性﹑液位波动大,使精/尾矿品位不满足要求.为此,提出一种基于浮选泡沫图像多特征的浮选槽液位智能优化设定的方法.在浮选槽工作原理以及液位与泡沫图像特征间关系的分析基础上,将基于案例推理的浮选槽液位预设定﹑基于多泡沫图像特征的改进LS-SVM（Least squares support vector machine）品位预测及基于BP神经网络的自学习模糊推理智能补偿等模型有机集成,提出了充分利用泡沫图像特征的液位智能优化设定方法.将该方法在某铝土矿浮选生产过程进行应用验证,可使粗选槽液位波动减小,提高了粗选精/尾矿品位合格率、总精矿品位合格率及回收率.     

结合深度信息的视觉伺服准最小最大MPC方法

将特征点的深度信息和像素坐标作为视觉特征,提出一种视觉伺服准最小最大模型预测控制(MPC)方法。与传统方法相比,机器人控制信号通过在线求解线性矩阵不等式的凸优化问题获得,其可行解可保证系统的闭环渐近稳定性。该方法易于处理系统约束,在满足执行器机械限制的前提下能够有效规划特征点的图像轨迹时,深度特征的引入对于改进摄像机的三维轨迹具有显著效果,六自由度工业机器人手眼系统的仿真结果验证了所提出算法的有效性。。     

一种基于相容粒度空间的图像分割方法

定义归一化邻域方差,选取它和像素灰度值、邻域均值作为图像相容粒度空间的条件属性,构造出基于条件属性的相容粒度空间.根据相容关系进行图像粒化,定义相容决策粒间距离测度函数,利用思维进化算法(MEA)最优选取阈值,合成决策粒,实现对目标区域的提取,完成图像分割.实验结果表明所提出算法去噪效果明显,具有较好的稳定性和收敛速度.     

模拟移动床过程的混杂系统建模方法

模拟移动床过程中连续变量与离散变量并存,属于典型的混杂系统.对此,从混杂系统的角度出发,在简化模拟移动床过程平衡扩散模型的基础上,探索一种新的模型表示方法.通过应用一些近似处理方法,导出了完整的一类混合整数动态模型,并通过对一种混杂非线性的Benchmark模型的仿真实验验证了所建立的混合逻辑动态模型的有效性.     

具有扇区有界非线性时变时延离散系统的非脆弱H_infinity控制

研究具有扇区有界非线性时变时延离散系统的非脆弱非线性记忆状态反馈H∞控制器的设计问题.提出一种具有更一般性的控制器增益不确定,并采用Lyapunov-Krasovskii泛函及线性矩阵不等式技术给出了控制器设计的一个时滞依赖的充分条件.最后通过一个例子验证了所提出方法的有效性.     

从数据中提取生料浆配料过程运行控制的模糊规则

将减法聚类、神经网络、最相邻原则、对提取后的规则进行调整等方法相结合,从过程数据中自动提取出模糊规则,从而实现在氧化铝生料浆配料过程中将生料浆的各项质量指标控制在目标值范围内.某氧化铝厂的应用结果表明,所提取的模糊规则不仅具有良好的完备性和可解释性,同时可根据工况的变化自动调整各个控制回路的设定值,实现了该过程的优化运行.     

基于选择操作的量子粒子群算法

针对量子行为的粒了群优化(QPSO)算法存在早熟收敛的缺点,首先结合选择操作,提出2种改进的QPSO算法:基于锦标赛选择的QPSO算法和基十轮盘赌选择的QPSO算法,并施加到全局最优位置,以提高算法的搜索能力;然后证明了此算法的全局收敛性.典型标准函数优化的仿真结果表明,该算法具有较强的全局搜索能力.     

基于IFTL的不确定时间推理方法

针对现有时序逻辑对复杂不确定时间信息描述和推理方面的局限性,定义了直觉模糊不确定时间区间与时间间隔,构造了未知时刻的直觉模糊时序逻辑(IFTL)预测模型,提出了基于IFTL的不确定时间推理方法,较好地解决了时间推理精度不高的问题。同时,定义了直觉模糊集间的重叠度,并提出了基于此的知识模型及时间网络的一致性检验方法。最后通过典型实例验证了所提出的时间推理方法的有效性和优越性。     

基于地标被动观测的飞航导弹INS误差估计方法

针对飞航导弹惯导系统(INS)单独使用时存在位置和速度估计误差发散的问题,以INS误差作为状态量,以导弹相对于地标的观测序列和高度表辅助INS估计信息解算的伪观测序列构造观测量,从便于工程实现的角度,提出一种迭代求解算法。迭代求解过程主要包括：利用平均去噪的思想降低测量噪声的影响、估计INS水平通道的位置和速度误差、对观测方程进行更新。仿真结果验证了所提出方法的有效性。     

电弧炉电极调节系统的自适应死区补偿控制

电弧炉电极调节系统存在死区非线性,这将给控制系统带来稳态误差,甚全会造成系统不稳定.为此,针对断点不对称且斜率不相等的死区特性,提出一种自适心死区补偿方法.通过引入死区逆非线性环节,并在线更新未知的死区逆参数,达到完全补偿死区的效果.利用Lyapunov方法证明了参数估计误差的收敛性.仿真结果验证了所提出方法的有效性.