煤泥浮选泡沫数字图像处理中的边缘检测算法研究

通过分析煤泥浮选泡沫图像的特点和应用常规边缘检测算法所存在的问题, 提出了综合应用煤泥浮选泡沫图像灰度和梯度信息进行煤泥浮选状态监控的观点, 介绍了使用基于Sobel算子改进的方向算子对煤泥浮选泡沫图像进行处理的方法。     

一种改进分水岭算法的浮选泡沫图像分割方法

为了解决煤泥浮选泡沫图像分割中传统分水岭算法的过分割问题,提出了一种基于自适应标记提取的改进分水岭算法。该方法首先对浮选泡沫图像进行高斯滤波,再运用基于形态学的扩展最大值技术从泡沫图像中自适应提取标记,利用标记对梯度图像进行修改,最后使用分水岭算法对修正后的梯度图像进行分割。试验结果表明,改进后的算法克服了标记提取需要先验知识、分割过程繁琐等问题,使参数选取更加合理,分割结果更加准确。     

利用阈值分割技术提取煤泥浮选泡沫图像的物理特征

探讨了煤泥浮选泡沫图像特征的提取方法，首先将RGB图像转化为灰度级图像，再采用直方图均衡化和局域中值滤波处理，以改善图像的对比度，利用阈值分割技术和二值化处理方法提取了气泡的个数，对亮点的面积，形状，周长进行了计算，求出了气泡的粒度分布，通过对51幅煤泥浮选泡沫图像的研究。发现该方法适用于亮点明显，气泡粒度大的图像，可以用来指导煤泥浮选的操作。     

煤泥浮选泡沫图像灰度直方图及其统计纹理特征研究

针对煤泥浮选泡沫图像灰度直方图特征问题，进行了实验室浮选柱试验，采集了50组煤泥浮选泡沫图像，分析了泡沫图像及其直方图的类别及形态，提取了浮选泡沫图像直方图统计纹理特征参数，研究了泡沫直方图统计纹理特征参数随浮选时间的变化关系。研究表明，统计纹理特征参数-方差能够表征浮选泡沫图像直方图特征，并与特定的泡沫状态相关，可为煤泥浮选视觉监控系统提供泡沫状态信息。     

复杂混合浮选泡沫图像分割方法研究

针对浮选泡沫图像难以直接识别的问题,提出了一种基于形态学的分水岭改进算法,利用CLAHE、最小最大值滤波对泡沫图像进行预处理,采用形态学方法进行图像重建,最后利用分水岭算法对重建后的图像进行分割。仿真结果表明,该算法可有效地对复杂混合泡沫图像进行分割。     

煤泥浮选泡沫的图像处理

介绍了煤泥浮选泡沫图像灰度处理的几种方法，对泡沫图像的个体特征作了分析，并为煤泥浮选泡沫图像的识别提供算法依据。     

基于灰色系统理论的煤泥浮选泡沫数字图像处理算法研究

探讨了灰色系统理论在边缘检测中的应用,分析了应用常规边缘检测算法进行煤泥浮选泡沫图像处理所存在的问题,提出了在煤泥浮选状态机器视觉监控中应用基于灰色关联度计算进行图像边缘检测的观点,介绍了应用基于灰色关联度计算对煤泥浮选泡沫图像进行处理的方法。     

煤泥浮选泡沫图像灰度行程及其统计纹理特征

针对煤泥浮选泡沫灰度图像统计纹理特征问题,通过实验室浮选柱试验,采集了大量的煤泥浮选泡沫图像,分析了泡沫图像的类别及特征,提出了描述浮选泡沫纹理特征的灰度行程矩阵提取算法,并进一步提取灰度行程矩阵的行程因子特征参数来描述浮选泡沫的视觉纹理特征,分析了各特征参数随浮选时间的变化关系.研究表明,泡沫灰度行程因子特征参数能够表征浮选泡沫图像纹理特征,并与特定的泡沫状态相关,可为煤泥浮选视觉监控系统提供泡沫状态信息.     

煤泥浮选泡沫图像分割算法研究

针对工业现场采集的泡沫图像噪声大、对比度低、气泡粘连等特点,提出了一种基于双边滤波与限制对比度自适应直方图均衡的分水岭分割模型。首先通过双边滤波对原始泡沫图像进行去噪处理;其次,针对泡沫图像对比度低的特点,采用限制对比度自适应直方图均衡(CLAHE)增强图像对比度以及防止噪声的放大,最后利用分水岭变换对预处理之后的图像进行分割处理。实验结果证明该模型的有效性,预处理之后分割的图像能够有效改善直接处理所带来的欠分割现象。     

一种遥感图像的分割方法

图像分割是遥感图像处理中很重要的一步。因SAR图像通常带有较强的噪声，用传统的边缘检测方法效果不理想。利用数学形态学开闭运算和混合滤波，可据目标的形状选用算法中的探针，取得较好的滤波去噪和目标分割的效果。     

改善高浓度煤泥水浮选效果的组合柱浮选工艺

为改善高浓度煤泥水的浮选效果,结合喷射式浮选柱(JFC)与旋流微泡浮选柱(FCMC)的分选优势,构建了JFC与FCMC组合工艺试验系统(JFCFCMC系统),对比分析了FCMC及JFCFCMC系统处理高浓度煤泥水的分选指标。结果表明:精煤灰分相当的前提下,与FCMC相比,入料浓度为100,120,140,160 g/L时,JFCFCMC系统的精煤产率分别提高2.85%,1.82%,0.93%,1.20%,平均提高1.70%;浮选完善指标分别提高1.17%,0.56%,1.48%,1.59%,平均提高1.20%;0.50~0.25 mm煤泥的浮选完善指标分别提高8.22%,6.15%,8.83%,9.51%,平均提高8.18%。JFCFCMC系统能充分发挥JFC与FCMC的优势,实现高浓度煤泥水的全粒级高效分选,与FCMC相比,显著改善整体分选效果,且浓度越高,分选优势越明显。     

絮凝剂自动添加系统在选煤厂的应用

通过分析屯兰矿选煤厂原煤泥水加药系统存在的问题与不足,阐述了现用絮凝剂自动添加系统的适应性及优越性。絮凝剂自动添加系统能根据浓缩池溢流浓度大小自动添加药剂,提高了选煤厂的安全生产水平,减轻了职工的劳动强度,有效地降低了洗水浓度。     

浮选机尾煤加药系统PLC控制的可行性方案

利用煤泥水监测和可编程控制器(PLC)控制技术将监测到的尾煤流量、浓度以及浓缩机溢流水浊度数据进行分析,并将该数据信息反馈到加药系统后自动调整和控制药剂的添加量,从而实现洗煤生产全过程中合理使用药剂和确保煤泥水处理的最佳效果。     

微细粒煤间断浓缩沉降试验研究

为确定微细粒煤泥高效浓缩的最佳操作参数,提出了一种新方法实现煤泥连续浓缩的预测与优化,借助沉降量筒与澄清水质量浓度测量装置确定一定单位面积处理量下煤泥浓缩沉降最佳药剂添加量、入料质量浓度和流量,并预测出该条件下的浓缩效率。试验结果表明:随着质量浓度的增大,单位质量最佳药剂消耗量增加,微细颗粒等速沉降速度基本不变,单位面积处理量一定的情况下,压缩区高度降低速度ν基本不变;在20.66 g/(dm2·min)单位面积处理量下,入料质量浓度50 g/L,药剂添加量11 mg/L,入料流量0.083 L/min时,可达到最佳浓缩效率89.05%;随着浓缩时间增加,浓缩效率都不断增加并逐渐达到饱和;当单位处理量小时,低质量浓度浓缩效果较好,但处理量较大时,较高质量浓度较低流量配合更具优势。     

城郊选煤厂煤泥水处理系统改造实践

针对城郊选煤厂煤泥水处理系统中二次流分级筛入料量不稳定,处理能力不足,离心机入料浓度变化频繁而导致的煤泥水系统无法正常运行的问题,从二次流分级筛底流管路改造,浓缩机底流掺入二次流分级筛底流桶管路改造,卧式沉降过滤式离心机离心液池改造、实现煤泥水处理系统自动控制等方面入手,对煤泥水处理系统进行了改造,从而实现了系统的运行稳定。     

紫金洗煤厂絮凝剂自动添加系统的研究

针对紫金洗煤厂煤泥水处理的实际情况,设计了絮凝剂自动添加控制系统。系统根据实时检测到的煤泥水浓度、流量以及溢流水浊度,通过前馈和反馈相结合的方法,自动控制絮凝剂添加量。工业试验表明:使用该系统降低了药耗,稳定了溢流水浊度,改善了循环水质量。     

西藏某低品位氧化铜矿选矿试验研究

为研究选煤厂煤泥水水质硬度与电导率之间的变化规律,以某选煤厂煤泥水系统为研究对象,选取循环水、浮选入料、浓缩机一段溢流三个点取样,并采用电导率法对三个取样点的水质硬度和电导率进行连续测定。测试结果表明：煤泥水系统水质硬度和电导率均呈现先增大后减小、然后基本保持稳定的状态;其变化规律基本一致,且具有同步性。煤泥水系统运行稳定后,水质硬度和电导率变化基本相同,可将其作为一个相对完整、独立的系统研究。     

基于MOPSO煤泥水浓缩过程加药系统研究与设计

针对煤泥水浓缩过程中药剂添加不合理造成的药剂浪费增加洗选成本,浓缩效果不理想和不能满足压滤工序的入料要求等问题,设计了一种针对不同工况下煤泥水浓缩的智能加药控制系统,实时识别煤泥水浓缩入料状况,以溢流浊度(浓缩效果)和浓缩机底流浓度(压滤机入料要求)以及药剂消耗为优化目标,设计了基于MOPSO煤泥水浓缩过程加药系统。仿真验证以及在工业现场应用试验表明,该系统的运行可以保证煤泥水浓缩效果,同时降低药剂消耗。     

金属矿山充填浓度多目标优化控制研究

在常规PID控制时充填浓度存在滞后性、时变性等特点,且易受尾砂性质和粒径等因素影响,提出了一种充填浓度的多目标优化控制策略。通过对充填工艺流程进行分析,构建充填浓度的多目标控制模型,设定多目标决策变量,建立对应的目标函数和约束条件,从底流浓度、充填质量、充填成本方面对充填浓度进行多目标优化,采用遗传算法进行求解,并在MATLAB中进行仿真。通过仿真曲线可知,多目标优化算法在评价指标方面满足质量合格、低成本的控制需求,与传统PID控制算法相比,多目标优化控制算法响应速度更快,鲁棒性更强,该充填系统运行以来,充填浓度稳定在70+-1% 左右,成本降低15%,满足工业生产要求。     

浅析滴道盛和选煤厂煤泥水处理工艺改造

针对滴道盛和选煤厂原煤泥水处理系统存在的问题,采用两段浓缩、两段回收煤泥水处理流程对原工艺进行技术改造.技改后可实现清水选煤、提高精煤质量和中煤产率、降低介耗及用水量,取得了较好的经济效益.