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首页MATLAB支持的煤泥浮选泡沫图像分析关键技术论文
该篇毕业论文主要探讨了"基于MATLAB的煤泥浮选泡沫图像分析方法研究"这一主题。浮选是煤炭工业中的关键环节,通过浮选泡沫的形态和特性可以评估浮选过程的效率和质量。浮选泡沫的视觉特征直接反映了煤泥的浮选工况、工艺参数以及操作者的实际操作情况。然而,当前在煤泥浮选操作的自动化方面,研究进展尚处于初级阶段,缺乏有效的图像分析技术来实时监控和优化浮选过程。 MATLAB作为一种强大的数值计算和图形处理工具,被论文作者用于开发和设计浮选泡沫的图像分析算法。这种方法旨在通过计算机自动识别和分析泡沫的形状、大小、分布等特征,以实现对浮选条件的精确控制和预测。这不仅可以提高浮选过程的精度,还能降低人工干预的需求,有助于提升整个生产线的智能化水平。 论文作者表达了对他们导师周长春教授的深深感激之情,导师在学术指导和个人关怀上都起到了重要作用。同时,他们也感谢同门师兄姐弟、室友以及亲朋好友的支持,这些支持在论文撰写过程中起到了不可或缺的作用。家庭的关爱和鼓励,尤其是父母的无私付出,也成为了作者动力的源泉。 论文结尾部分,作者对评审专家和学者表示了诚挚的谢意,并承认由于作者自身的局限性,论文可能存在不足之处,期待得到他们的宝贵意见和建议。此外,作者还表达了对未来工作的展望,希望通过这一研究成果,能够在实际生产中发挥更大的价值,促进煤炭行业的科技进步。 这篇论文不仅关注浮选工艺的实际应用,还体现了作者对科技创新和团队合作的重视,是一篇结合理论与实践,具有一定学术价值和技术含量的研究论文。
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1 绪论
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绪论
1 Introduction
1.1 研究背景与意义(Background and Research Significance)
自然界所蕴藏的矿产资源绝大多数不能够直接使用,需要采用一定的手段加
工后才能利用,泡沫浮选是应用最为广泛的一种选矿方法。
在浮选过程中涉及到许多的变量以及许多不可避免的影响因素,比如,由于
浮选工艺流程长而产生的生产误差,浮选过程中没有办法监控其内部变化机理,
内部机理不明确,皮带、浮选机设备振动产生的噪声等。另外,一直以来,浮选
过程主要依靠现场工人的经验判断泡沫状态来指导生产操作,这种人工经验主要
是通过肉眼观察泡沫层状态,这种操作方式主观性强、误差大、效率低,在一定
程度上,还会造成浮选生产指标波动频繁、矿物原料流失严重、药剂消耗量大、
资源回收率低等情况发生。由此可见,改进浮选过程的检测手段,探索浮选生产
工况、操作变量等过程的优化控制,进一步提高浮选生产效率、矿物资源的利用
率,从而实现我国矿物资源的可持续发展具有重要的理论意义与应用价值
[1-2]
。
浮选泡沫颜色、大小、纹理特征、流速、稳定性等表面视觉特征与浮选工况、
生产指标、操作变量等密切相关。人工肉眼无法精确看出这些参数之间的相关性,
如果将机器视觉引入到浮选过程监控中,通过计算机计算拟合这些参数之间的相
关性,实现指导浮选生产操作,这将极大提高矿物浮选生产效率和选矿生产自动
化水平。若要实现机器视觉自动化监控,十分关键的环节便是浮选泡沬图像的有
效处理以及其表面视觉特征的准确提取。因此,如果利用图像处理系统寻找浮选
泡沫表面特征与浮选工艺参数之间的联系,再反馈到实际操作中,将极大的改善
浮选性能
[3-7]
。
1.2 课题提出(Subject Proposing)
本文以煤泥浮选泡沫图像为对象,基于 MATLAB 平台建立泡沫图像的分析
处理系统,对图像进行信息保护,在此基础上有效实现图像的增强与分割,并准
确提取泡沫图像纹理特征参数。同时将图像处理系统 GUI 界面化,便于浮选泡
沫图像的纹理参数分析对比,为实际工业选煤操作提供操作建议。
1.3 研究内容(Research Contents)
本文以煤泥浮选泡沫图像为研究对象,设计并建立基于 MATLAB 平台的煤
硕士学位论文
2
泥浮选泡沫图像分析处理的可视化界面。本文主要的研究工作包括以下几个方面:
(1)泡沫图像的图像分析。介绍了煤泥浮选泡沫图像的灰度图像以及灰度
直方图处理的重要性,在此基础上进行了相关的纹理特征参数的提取。
(2)浮选泡沫图像的增强处理。图像增强处理主要包含空间域图像增强与
频率域图像增强。详细分析对比了各种增强算法对图像的处理效果,并提出一种
改进的混合图像增强算法。
(3)浮选泡沫图像的分割。传统的图像分割算法有基于边缘检测算法、分
水岭分割算法等。详细分析比较了各种分割算法的分割效果,并提出改进的基于
二次梯度与形态学相结合的图像分割算法,很好的解决了图像分割中的欠分割与
过分割问题。
(4)可视化界面的设计。通过对图像预处理、分割等数据分析,对本文开
发的基于 MATLAB 的图像处理与分析系统的各模块的功能设计进行了划分与
确定。根据系统总体设计,详细阐述系统各个模块的设计方法与实现方式。
(5)特征参数的分析。纹理特征参数包括能量、惯性矩、熵、相关性、逆
差矩等,并将熵与逆差距的比值表征为纹理复杂度,纹理复杂度是表征图像纹理
特征的重要参数,对泡沫纹理的表征更准确。
2 文献综述
3
2
文献综述
2 Literature Review
2.1 矿物浮选泡沫监测系 统 的 研究 现状 ( Research Status of
Mineral Flotation Bubble Monitoring System)
基于机器视觉的矿物浮选过程监控为浮选生产优化控制提供了一种可行方
案,为未来的科学选矿提供依据,被认为是实现浮选过程优化控制发展趋势
[8]
。
(1) 国外的研究现状:
1994 年,Galas
[9]
等人在 SPIE 会议上指出浮选泡沫图像包含了大量有关泡沫
成分、浮选生产工况信息,通过自动统计分析浮选泡沫表面视觉特征与浮选生产
工况的关系,可以自动分类和识别浮选生产工况,进而根据浮选生产工况的不同
进行生产过程专家控制。
Kaartinen
[10]
在锌粗选浮选槽中进行基于机器视觉的浮选控制实验,在监控系
统中,使用的泡沫图像特征主要包括泡沫颜色、泡沫坍塌率、气泡尺寸和一些主
要的药剂的添加量,基于这些泡沫图像特征对生产工况进行分类,再根据生产工
况的不同进行相应的浮选过程专家反馈控制。
J.F. Riddick
[11]
等人在实验室搭建了一套机械监测系统,研究矿物浮选泡沫
颜色与浮选状态的相关性,该实验表明利用单独的颜色特征不能真实地预测矿物
的品位。
Brown
[12]
等设计了一个基于泡沫表面视觉特征的浮选过程控制器来控制浮
选泡沬流速和液位、起泡剂添加量、通风量三个浮选操作变量。结果表明,当浮
选流速能够很好地控制的时候,浮选性能也能稳定下来。
芬兰 Outkumpu 公司
[13]
开发了浮选泡沫表面连续在线分析监测仪器——
Forthmastaer,该系数是目前应用相对比较广泛的一个商业化系统,有较多成功应
用的案例。
(2)国内的研究现状
中南大学的桂卫华、杨春华等
[14]
根据大量的样本和实验,利用机器视觉技术
和图像处理技术,设计了一套铜浮选泡沬图像监控系统。分析了泡沫表面颜色和
尺度特征
[15-17]
的检测方法,并基于泡沫表面视觉特征,利用 BP 神经网络建立相
关指标的预测模型,指导铜浮选生产过程。
郭洪升
[18]
研究建立了选矿过程中在线监控系统,采用了支持向量机(SVM)的
预测方法,进行浮选回收率预测,此方法显著提高了浮选指标的预测精度和模型
硕士学位论文
4
的泛化能力,使其具有更好的应用性。
北京矿冶研究总院
[19]
在金川有色金属公司浮选现场搭建一个浮选泡沫图像
分析处理实验站,实时采集了浮选泡沫图像信号,通过建立图像视觉特征与浮选
生产指标参量的关系模型,预测浮选泡沫层精矿品位和氧化镁品位,进而为浮选
生产操作提供指导。
安徽理工大学的张传俊
[20]
设计了一套检测煤泥水浓度图像处理系统,通过
采集煤泥水图像、预处理、图像特征提取等步骤,确定了二值图像的面积与图像
总面积的比值来预测煤泥水浓度。这种方法为图像处理方法预测煤泥水浓度方面
提供了可行的思路。
另外,在国内有些学者还将机器视觉的检测应用在粒度组成分析研究中,例
如,张学礼
[21,22]
等人对善矿物粒度图像进行图像分割比较,分析了它们的性能和
适用性,在此基础上提取了关于周长、面积、粒径和复杂度等大小和形状特征参
数的矿物粒度检测系统。曾挺
[23]
等人总结了国内外对矿石颗粒检测和分析的研
究现状,提出了一种矿石粘连颗粒分割算法。
(3)矿物浮选泡沫监测系统的优点
众多的科研人员通过深入的分析浮选泡沫表面视觉特征与生产工况之间的
相关关系,实现浮选生产的自动化,具有以下优点
[24]
:
① 矿物浮选泡沫监测系统运行稳定,非常适合环境影响因素众多、交互作
用复杂的浮选过程实时监控。
② 有统一客观的判断。通过实时提取浮选泡沫图像对应的表面视觉特征,
能极大降低人员的随意性和个人观察的主观性。这对稳定浮选生产、提高精矿品
位、减少资源浪费和节约药剂消耗等都具有积极的作用。
③ 可以通过分析浮选泡沫表面视觉特征与浮选工艺参数间的关系,实时监
控现场生产状态的变化,可以提前判断浮选生产的好坏,随时进行生产过程控制。
④ 数字图像处理系统成本低,所必要的硬件设备便宜、简单易行,有极大
的市场应用价值与推广价值。
虽然国内外都有一些学者在做泡沫浮选过程视觉监控方面的研究,并成功实
施了一些泡沫图像监测系统,但这些系统选用的泡沫表面视觉特征提取方法并没
有充分考虑到泡沫图像潜在的统计分布特点,在泡沫图像处理方法上、图像特征
参量选择、参量提取方法、图像特征描述手段上还存在很多缺陷。其中最关键的
问题是这些系统并不能很好的实现泡沫表面的有效描述,还没有完全揭示泡沫表
面视觉特征与生产工况真正的内在关联,进一步实现基于机器视觉的浮选工况的
自动识别和客观评价有待更进一步的研究
[25,26]
。
在国内,目前基于机器视觉的工业监控还处于萌芽阶段,但随着加工制造业
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