新浮选泡沫纹理特征提取法提升矿产浮选效果

本文研究了一种全新的浮选泡沫图像纹理特征提取方法，由桂卫华、廖茜、阳春华和陈宁四位作者针对中南大学信息科学与工程学院的研究背景撰写。浮选泡沫的表面纹理是影响浮选工艺效果的关键因素，因为其可以反映泡沫的稳定性、矿粒附着情况等重要信息。传统的灰度共生矩阵方法在此基础上被进一步改进，以提高纹理特征的准确性和有效性。 首先，研究者提出了一种创新的颜色空间转换技术，对浮选泡沫图像进行预处理，以更好地揭示其色彩信息。通过这种方法，图像的颜色共生矩阵得以计算，这是一种用于描述像素间颜色分布关系的矩阵，有助于识别图像中的纹理模式。 接着，从归一化的颜色共生矩阵中，提取出更为精细的特征统计量。这些统计量包含了泡沫图像的纹理细节，如纹理的重复性、方向性和强度等。通过对这些统计量的深入分析，研究人员设计了新的特征参数——纹理复杂度，这个参数能够定量描述泡沫的纹理特征，从而更好地刻画其物理特性。 文章通过实验验证了新方法的有效性，发现纹理复杂度与矿物品位存在显著的关联性。通过确定最佳的纹理复杂度区间，该方法为浮选过程的优化控制提供了有力的数据支持。实验结果显示，相较于传统的灰度共生矩阵纹理特征提取方法，新方法表现出更高的精度和可靠性。 这篇论文不仅提出了一个新颖的浮选泡沫图像纹理特征提取框架，还展示了其在实际应用中的优势。这对于提升浮选工艺的精确控制和优化具有重要意义，对于矿产资源的高效分离和处理具有重要的理论价值和实践指导作用。未来，这项研究有可能推动浮选技术向着更精细化、智能化的方向发展。