基于小波理论的铜矿浮选泡沫图像特征提取研究

针对当前铜矿筛选过程中的浮选工艺,提高该工艺对铜矿的识别率,进而提高铜矿的产量的利用,并最终提高铜矿资源的利用率,是当前思考的重点。结合传统图像分割存在的问题以及小波变换的特点,构建了一个小波变换的二值化泡沫图像处理方式。首先借助小波变换得到多尺度特征,然后利用频率和空间宽度对图形进行重构,并借助二值化对图像的特征进行提取,最后得到子图的等效尺寸特征,最后以该特征作为聚类的数据特征,通过聚类分析方法对特征进行分类,进而验证通过该方法得到的识别率要明显高于传统的识别方法,验证了该方法的可行性。     

金属图像中的破损特征分割方法研究

采用图像分割方法对金属铸造物进行破损检测,提出一种基于小波尺度分解的金属图像中的破损特征分割方法。首先进行金属图像的纹理分析和识别,采用Harris角点检测方法对图像的破损区域进行角点标定,采用小波尺度分解方法实现破损特征提取和分割。仿真结果表明,该方法进行图像破损区域的特征分割准确度较高,信息提取能力较强。     

镀锌带钢设备裂缝图像的分割技术研究

对镀锌带钢设备裂缝图像的优化分割处理,可以有效提高对设备裂缝的成因分析和修复的能力。提出一种基于图像细节增强和梯度方向纹理网格分割的镀锌带钢设备裂缝图像的分割方法。对目标图像进行细节增强处理,采用小波降噪方法进行图像滤波,提高镀锌带钢设备裂缝图像的纯度,沿裂缝梯度方法进行不规则网格分割,实现对裂缝图像分割算法改进。仿真结果表明,该算法能有效提高图像的峰值信噪比,图像分割的抗噪能力较强。     

基于金属图谱特征分割的纯度特征提取

采用图谱特征分割方法实现对金属的纯度分析,在金属成分检测等领域具有较好的应用价值。提出一种基于小波尺度特征分割的金属图谱纯度特征提取算法。首先进行了金属红外图像特征图谱分析,进行小波特征尺度分割,采用连续子空间降噪方法,对金属图谱的纯度特征网格表面的噪点向量进行降噪处理,优化金属图谱的特征分割性能,提高纯度提取准确性。仿真结果表明,采用该算法进行金属图谱特征分割和纯度特征提取,精度较高,稳定性较好。     

试论斑岩型铜矿找矿中围岩蚀变的应用

斑岩型铜矿有着相当独特的分带,蚀变围岩较矿体更大,方便寻找和圈定,从而为斑岩型铜矿的找矿工作提供支撑。本文结合斑岩型铜矿围岩蚀变的类型及特征,从具体的矿藏出发,对围岩蚀变在斑岩型铜矿找矿中的应用进行了分析和讨论,希望能够为斑岩型铜矿找矿工作提供一些参考。     

一种金属铜破损图像纹理特征提取方法研究

对金属铜破损图像纹理特征点的快速定位,提高破损故障信息分析能力。提出一种基于纹理超像素边缘分割的金属铜破损图像纹理特征提取方法。对采集的金属铜破损图像进行边缘检测和图像融合处理,对降噪提纯后的图像采用自适应纹理密度量化估计方法进行图像的深度超像素特征分割,得到图像的显著性主颜色分量特征信息,计算图像向量量化区域的图像超像素级视觉特征,实现不同像素级深度内的特征匹配和融合,实现图像纹理特征提取优化。仿真结果表明,该算法能准确识别金属铜破损图像纹理特征信息参量,从视觉对比和量化分析角度能实现对破损区域的轮廓分割和检测,性能优越。     

基于小波变换的有色金属腐蚀图像自适应增强方法

通过对有色金属腐蚀图像的增强处理,提高对腐蚀图像的修复和识别能力,提出一种基于小波变换的有色金属腐蚀图像自适应增强算法,对采集的有色金属腐蚀图像进行腐蚀边缘轮廓特征提取预处理,采用小波变换算法进行腐蚀图像的浊点标定,结合自适应匹配滤波检测实现图像增强算法改进。仿真结果表明,采用该算法进行图像增强,能提高腐蚀金属图像输出的峰值信噪比,性能指标优于传统方法。     

金属裂纹图像纹理重构识别方法研究

对金属裂纹采用图像处理方法进行纹理重构和识别,提高贵重金属制品的鉴别和裂纹的修复水平。提出基于三维网格分割的金属裂纹图像纹理重构识别方法。构建金属裂纹图像的纹理信息传导结构模型,采用三维网格分割方法进行图像重构。仿真结果表明,采用该算法进行图像纹理重构识别,从而提高图像修复能力。     

曲江某铜多金属矿成矿规律探讨

斑岩型铜矿一直以来是广东省重要的铜矿资源占广东省铜矿储量90%上,粤北地区一直是斑岩型铜矿突破的重点地区,本矿区分别从地质特征、矿体特征、控矿因素、成矿规律、矿化富集规律、成矿模式进行分析探讨,总结其成矿规律,为粤北寻找斑岩型铜矿提供一些思路,也为相同类型的斑岩型铜矿提供找矿参考。     

基于FCM-WA联合算法的多种类矿石图像分割

矿石图像分割是基于机器视觉的矿石粒度分布检测的重要组成部分。针对复合矿山中颜色多样、纹理复杂且边缘粘连的多种类矿石图像难以识别与分割的问题,提出了一种基于FCM-WA联合算法的矿石图像分割方法。首先对矿石图像进行形态学优化,利用双边滤波、直方图均衡化和形态学重构来优化矿石图像的几何特征,减少噪声对分割效果的影响,提高图像对比度;然后将模糊C均值聚类（FCM）算法与分水岭（WA）算法相结合,利用FCM算法进行聚类迭代,计算出合适的分割阈值并对矿石图像进行分割,输出二值化图像;再利用基于距离变换的WA算法优化FCM算法的分割结果,对FCM算法输出的矿石图像边缘粘连部分进行分割,以获取最佳的分割图像。研究结果表明：（1）利用形态学优化流程处理矿石图像能够减少噪声并增强边缘信息,从而提高对比度;（2）相比传统的大津法和遗传算法,本文所提FCM-WA方法的稳健性更强、分割效果更好,对多种类的矿石图像像素分割准确率和矿石粒度识别准确率均可达到92%以上;（3）通过试验验证,FCM-WA方法能够精确地分割颜色多样、纹理特征复杂及边缘粘连的多种类矿石图像,分割结果满足粒度分布检测的要求;（4）FCM-...     

甘肃北山地区成矿规律及找矿标志研究——以公婆泉斑岩型铜矿床为例

公婆泉斑岩型铜矿床的发现对在北山造山带寻找斑岩型铜矿床提供了方向，具有重要的地质研究意义。本文较系统的总结了公婆泉斑岩型铜矿床的地质特征，进而分析了其找矿标志，认为公婆泉斑岩型铜矿床受斑岩体、韧性剪切和火山机构控制较明显，控制着含矿斑岩体成群、成带分布。在今后的找矿勘查工作中应加强北山造山带韧性剪切带的找矿勘查工作，是寻找类似斑岩型铜矿床的有利部位。     

基于数字图像处理技术的金属表面防伪图案识别算法

提出一种基于数字图像处理技术的金属表面防伪图案识别算法,首先对金属表面图像进行增强处理,对增强图像进行防伪信息特征分割,提取金属表面防伪图案的轮廓特征信息,采用Harris角点检测算法实现防伪特征标定,完成图案防伪识别。仿真结果表明,采用该算法进行金属表面防伪图案识别,准确度较高,抗干扰能力较强。     

斑岩型铜矿找矿中围岩蚀变的应用研究

随着社会经济的快速发展,对矿产资源的需求日益上升,其开采工作收到了广泛关注。而铜矿资源是我国重要的矿场资源之一,其找矿工作和是我国矿产行业发展的基础。尤其是斑岩型铜矿,在流体作用下,使斑岩型铜矿蚀变围岩较大,具有独特的分布特征,利于斑岩型铜矿的找矿工作。本文对斑岩型铜矿找矿中围岩蚀变做出研究,希望能为相关矿业工作行业提供借鉴。     

浅谈南美安第斯山斑岩型金铜矿成矿成因

南美安第斯斑金岩铜矿研究对全世界斑岩铜矿的研究与勘查均有重要借鉴和参考作用。文中对南美地区地质背景,主要成矿类型及典型矿床进行分析的基础上,探讨南美安第斯山斑岩型金铜矿成矿作用,为今后该区的斑岩型金铜矿勘查开发提供科学依据。     

我国斑岩型铜矿基本特征及其成因探究

随着社会经济的快速发展,人们对各种资源能源的需求量不断增加,为了满足各种资源需求,人们也逐渐加大相关研究,这对提高资源勘查的准确性具有重要的意义和作用。本文主要是针对斑岩型铜矿的特征以及成因做出了详细的分析和研究,这对加快人们勘查和开发斑岩型铜矿具有一定的参考价值。     

基于图像处理的贵金属破损识别方法研究

贵金属破损识别在质量鉴定和修复等领域具有应用价值,采用图像处理方法进行贵金属破损的视觉特征识别,提高识别准确性。提出一种基于角点检测和纹理跟踪的贵金属破损识别算法。首先对贵金属成品图像进行降噪处理,然后进行纹理特征提取,采用角点检测和纹理跟踪识别方法实现图像分割,实现图像识别。仿真结果表明,该识别方法精度较高,稳健性较好。     

德兴斑岩型铜矿床地质特征及其成矿物质来源

斑岩型铜矿作为世界上最大的铜、金、钼等金属矿资源来源之一,备受地质学者们的青睐。长期以来对斑岩型铜矿的研究取得了重多重要的发现和进展。其主要分布在大洋俯冲带的上部。绝大多数的斑岩型铜矿分布于环太平洋地区、特提斯带和古亚洲造山带附近。其成矿时代主要集中在晚古生代、中生代和新生代时期。德兴斑岩型铜矿是我国东部地区最大的斑岩型铜矿床。并且由于德兴位于江南造山带的东段,其构造演化一直是地质学者们的关注焦点。本文通过前人的研究,探讨德兴斑岩型铜矿床的地质特征及成矿物质来源。     

陕西省柞水县南沟金矿床地质特征及找矿前景分析

冷水沟—南沟矿区位于南秦岭印支期褶皱带东段。区内发育有冷水沟斑岩型铜矿床和南沟构造热液脉型金矿床。本文通过对南沟金矿区的成矿地质特征进行总结,发现区内金矿体主要赋存在斑岩体外围的基底构造层及与岩体的外接触带中。矿床成因属岩浆热液蚀变型、韧性剪切带型金矿床,结合冷水沟斑岩型铜矿成矿特征构成斑岩型矿床的成矿系列。综合分析认为本区具有良好的找矿前景,在柞水—山阳矿集区有望形成大型铜金矿床的突破。     

斑岩型铜矿床的控矿因素探讨

本文通过搜集国内外关于斑岩型铜矿床的资料,总结了斑岩铜矿在其形成过程中,与之密切联系的构造环境,以及与之形成主要的控矿构造条件、岩浆条件、围岩封闭条件及区域剥蚀程度对斑岩铜矿床的影响等,对斑岩型铜矿床的控矿因素进行了探讨。     

基于改进UNet网络的烧结矿粘连图像分割研究

为了解决烧结矿粒度识别过程中颗粒形状不规则、边缘模糊、高度粘连,难以识别的问题,提出了一种基于多尺度特征融合的改进UNet网络对烧结矿图像进行分割。该网络通过引入残差和密集连接,并加入SE模块(squeeze excitation block)进行特征融合,提取低层次精确的轮廓信息,解决烧结矿轮廓特征利用率低的问题;每层利用多尺度密集连接,完成非对称信息交换,有效缓解编码特征和解码特征之间的语义鸿沟问题;在解码器部分添加两个解码器,引入烧结矿轮廓特征,进行多任务学习并形成新的损失函数,利用轮廓信息来约束烧结矿对象掩码分割,提高粘连烧结矿轮廓分割能力。试验结果表明,改进的UNet网络与其他网络相比,显著提高了粘连烧结矿图像的分割准确度,为烧结矿粒度的准确识别奠定了基础。