基于图像空间结构统计分布的浮选泡沫状态识别

摘要：

通过泡沫图像统计建模,实现了基于图像空间结构感知的浮选泡沫状态自动识别与客观评价.首先,采用Weibull分布建立了泡沫图像各方向边缘响应结构的统计分布模型,有效获取了泡沫图像空间结构的统计分布细节;然后,通过统计学习获得各典型工况状态下的泡沫图像边缘响应统计分布的混合高斯(MoG)模型;最后,通过简单的贝叶斯推理推断出测试泡沫图像对应的工况状态.结果表明:所提出的方法因有效获取了与浮选生产性能直接相关的泡沫空间结构的统计分布特征,可以实时监视泡沫空间结构的变化情况,泡沫生产状态识别准确率高.

关键词： 矿物浮选 泡沫图像 空间结构 统计分布 自动识别

作者: 陈青 刘金平 桂卫华 唐朝晖

作者单位: 中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083;湖南工业大学计算机通信学院,湖南株洲412008 中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083;湖南师范大学数学与计算机科学学院,湖南长沙410081 中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083

会议类型: 国内会议

会议名称: 2013年24届中国过程控制会议

会议地点: 呼和浩特

会议语种:中文

页码: 4296-4303

在线出版日期: 2013-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）