基于浮选泡沫图像识别的精煤灰分预测系统

作者

丁建军白飞燕任学禹樊民强
单位

山西焦煤汾西矿业（集团）有限责任公司柳湾煤矿选煤厂太原理工大学矿业工程学院
摘要

为实现浮选过程的实时监测，柳湾煤矿选煤厂安装了一套智能浮选泡沫图像识别系统，通过在浮选机第1槽和第3槽安装图像拍摄系统，采集浮选机第1槽和第3槽泡沫图像，提取气泡颜色、气泡坍塌度、气泡尺寸及形状、气泡移动速度等特征，采用支持向量回归算法，建立了灰分预测模型。结果表明，第1槽和第3槽预测灰分与实际灰分的误差绝对值分别为0.34%和0.37%。
关键词

浮选浮选泡沫图像识别精煤灰分预测系统精煤灰分
文章目录

1 图像识别系统
1.1 硬件系统
1.2 软件系统
2 图像特征提取
2.1 气泡颜色特征提取
2.2 气泡坍塌度提取
2.3 气泡尺寸及形状特征提取
2.4 气泡移动速度特征提取
(1)构造Hessian矩阵，计算特征值(α)。
(2)构造高斯金字塔。
(3)定位特征点。
(4)确定特征点主方向。
(5)构造特征描述。
3 灰分预测方法及结果
4 结论
引用格式

丁建军,白飞燕,任学禹,樊民强.基于浮选泡沫图像识别的精煤灰分预测系统[J].选煤技术,2022,50(04):89-93.DOI:10.16447/j.cnki.cpt.2022.04.016.
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