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《圖像識(shí)別系統(tǒng)在浮選過(guò)程中的應(yīng)用研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、鞍山科技大學(xué)碩士論文摘要摘要浮選過(guò)程由于其自身的復(fù)雜特性，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制難度較大。目前，國(guó)內(nèi)多數(shù)的企業(yè)在生產(chǎn)中主要依賴兩種方法：使用大型測(cè)試儀器進(jìn)行監(jiān)控，這造成控制設(shè)備的安裝、調(diào)試和維護(hù)費(fèi)用居高不下，操作難度大；而傳統(tǒng)人工觀察泡沫特征進(jìn)行操作的方法，又使得控制過(guò)程過(guò)多依賴于操作員經(jīng)驗(yàn)，控制精度難以保證，已經(jīng)不能適應(yīng)當(dāng)今浮選企業(yè)發(fā)展的要求。對(duì)此，本文將圖像處理技術(shù)引入到浮選控制過(guò)程當(dāng)中，從泡沫圖像出發(fā)，提取圖像物理特征參數(shù)，利用粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立控制模型，從而探索了實(shí)現(xiàn)基于圖像處理的控制系統(tǒng)的方法。．本文在研究過(guò)程
2、中，主要有以下幾個(gè)方面的工作：(1)討論了浮選控制過(guò)程工藝流程及控制要求，并對(duì)目前控制方式的不足進(jìn)行了分析，論述了把圖像處理技術(shù)引入浮選控制的可行性。(2)研究了陽(yáng)離子反浮選泡沫圖像的特點(diǎn)，并針對(duì)其自身的特點(diǎn)和控制要求，論述了將飽和度、亮度等顏色特征，以及能量、熵和慣性矩等紋理特征作為控制過(guò)程輸入?yún)?shù)，為建立浮選過(guò)程控制模型提供了基礎(chǔ)。(3)浮選藥劑添加量是浮選控制的一個(gè)重要指標(biāo)，本文把粗糙集與學(xué)習(xí)向量量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LVQ網(wǎng)絡(luò))結(jié)合起來(lái)，利用兩種技術(shù)的互補(bǔ)性，建立起粗糙集．LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型，用于控制藥劑添加
3、量；與BP網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的模式識(shí)別模型相比，證實(shí)該方法的優(yōu)越性。(∞選擇顏色和紋理特征作為自變量，利用多元線性回歸理論建立浮選精礦品位和回收率的預(yù)測(cè)模型，通過(guò)仿真研究，發(fā)現(xiàn)回歸分析模型的預(yù)測(cè)誤差在企業(yè)生產(chǎn)許可范圍之內(nèi)，可以滿足實(shí)際生產(chǎn)的要求，為提高浮選過(guò)程的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)奠定了基礎(chǔ)。關(guān)鍵詞：浮選泡沫圖像，HSI顏色模型，紋理特征，LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，線性回歸分析鞍山科技大學(xué)碩士論文AbstracthfloatationprOCe：$S．theaehievemerttofautomationisveryditfieult011．a(chǎn)
4、ecotmtofitscomplexity．Presently,themostofflotationeoporationsusetwofollowingcontrolmanners．First,many婦equirmentsaleusedforreali7=；ngon-lineanalysisinplants．Butthecostoffixing,debuggingandn場(chǎng)j
5、哇enancewillbegreatlygoingup；moreover,manipulationofcomplexequirments
6、ismoledifficultinprocessofproduction．Secondly,thetraditionalflotationcontroldepends013operators，whoinspectthestateoffrothsurfacebytheirexprienees．However,thecontrolprecisionofthemethodim’tguaranteed．Therefore，theforegoingmannel'Stotherequirementofdevelopmento
7、fflotationeoporations．Inthethesis，theimageprocessingtechnologyisintroducedintothecontrolofflotationprocessforextractingthefeaturefromfrothimage．AndthenthecontrolmodelissetupwithparametersoffrothimageeharaeterstiesOn．thebasisofroughsetandartificialneuralnetwor
8、ktheory．Accordingly,theteehrtique,whichsetsuptheflotationcontrolsystembasedOilimageprocessing，isresearched．Themaincontentsinthepaper黜asfollows：(1)Thepaperfirstdieussesthemanufacturingtechniqueandtherequirementofcontrolinflotationprocess．Theshortagesofactualco
9、ntrolwayareanalyzedandthefeasibilityofflotationcontrolbasedOnimageprocessingisdebated．(2)Thepaperdiscussestheeharateristiesofforthimageinthecourseofanti—flotationbycation．Accordingasitsch
