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矿物浮选过程中泡沫的表面特征是浮选性能的重要指标,它可以实时、直观地反映浮选效果的变化,准确分割泡沫的边缘信息是浮选过程中一项重要的任务。近年来,研究人员提出了各种浮选泡沫图像分割算法,但浮选泡沫图像中存在泡沫数量多、泡沫间粘连严重以及边缘不清晰等问题,现存的方法由于其特征提取能力有限,无法精确的分割泡沫边缘。据此,本文利用深度学习提出了一种基于多尺度融合的浮选泡沫图像边缘分割算法,该算法通过引入一种深度高分辨率的编码结构以及一种基于注意力的分层融合方法来增强模型的特征提取能力,从而提高对于浮选泡沫边缘的分割效果。具体而言,深度高分辨率的编码结构可以在不同分辨率层级上同时维护特征信息,使我们的网络模型可以有效地捕捉不同尺度的信息,在提高图像语义理解能力的同时能够保持更多的细节信息,提高处理高分辨率以及密集任务图像的能力。除此之外,本文设计了一种基于注意力的分层融合方法来充分融合深层和浅层的特征图,使融合得到的特征图趋向于更重要的特征信息,从而提高识别浮选泡沫的边界和精确定位浮选泡沫的能力。该算法在泡沫边界分割数据集上凭借58.25的泡沫IoU以及73.62的泡沫Fscore取得了最佳的性能,证明了我们提出的算法可以更加准确地分割浮选泡沫边缘。 相似文献
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随着电信业务的广泛应用,客户信息和业务处理的高度集中,促使电信运营商对电信业务支撑系统的容灾能力提出了越来越高的要求。叙述了容灾系统建设、基线建立、数据同步、灾难切换、业务恢复等若干重要环节,将容灾运用于生产实践中。 相似文献
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本文介绍了一套基于西门子S7-1200 PLC开发的、以触摸屏为人机交互界面的真空泵性能参数自动检测系统。该系统可实现真空度、抽速、温度、转速、电流电压等性能参数的自动测量、采集、处理、储存,并在人机界面以参数、图表等多种形式进行显示等功能。系统在运行过程中可自动判断设备运行安全性并报警,同时上传相关数据至上位机。本文从该系统的总体方案设计、硬件组成和软件编程三方面进行了深入探讨。 相似文献
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随着风电渗透率的日益增加,电力系统阻尼不足时易发生低频振荡,双馈风电机组(DFIG)可解耦控制有无功和无功输出,有利于增强系统阻尼。提出一种DFIG协同静止无功发生器(SVG)并网的方法,采用附加阻尼的控制策略,接入控制系统的功率控制节点,改变参考装置的有功和无功参考电流,实现装置动态输出功率,抵消功率增量,对系统中产生的功率振荡进行抑制。搭建DFIG协同SVG并网的4机2区域系统的控制系统模型,添加附加阻尼控制信号,控制DFIG输出的有功功率和SVG输出的无功功率,改变系统的特征根,并基于Prony方法分析振荡信号各模态。结果表明:该方法能够有效提供正阻尼,抑制系统低频振荡,加速振荡波形平息,提高电力系统的小干扰稳定性。 相似文献
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