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基于质心−凸包−自适应聚类法的浮选泡沫动态特征提取
1
作者
魏凯
王然风
+2 位作者
王珺
韩杰
张茜
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024年第8期151-160,共10页
面对复杂的浮选现场环境及浮选泡沫自身相互粘连导致的边界不清等情况,现有泡沫动态特征(流动速度和崩塌率)提取方法往往无法准确划定属于每个泡沫的动态特征采样区域、不能全面匹配相邻帧间的特征点对且难以有效识别崩塌区域。针对上...
面对复杂的浮选现场环境及浮选泡沫自身相互粘连导致的边界不清等情况,现有泡沫动态特征(流动速度和崩塌率)提取方法往往无法准确划定属于每个泡沫的动态特征采样区域、不能全面匹配相邻帧间的特征点对且难以有效识别崩塌区域。针对上述问题,提出了一种基于质心−凸包−自适应聚类法的浮选泡沫动态特征提取方法。该方法采用集成Swin−Transformer多尺度特征提取能力的改进型Mask2Former,实现对泡沫质心的精准定位和崩塌区域的有效识别;通过最优凸包评价函数搜寻目标泡沫周围相邻一圈泡沫质心构建的凸包,拟合出接近实际泡沫轮廓的动态特征采样区域;运用基于Transformer的局部图像特征匹配(LoFTR)算法匹配相邻帧图像间的特征点对;针对动态特征采样区域内部的所有特征点对,通过基于OPTICS算法的主特征自适应聚类法提取每个泡沫的主要流动速度。实验结果表明,在普通泡沫质心定位和崩塌区域识别任务中,该方法分别取得了88.83%,97.92%的准确率及77.90%,96.52%的交并比;以2.69%的平均剔除率实现了99.93%的特征点对匹配正确率;在多种工况下均能有效划定与实际泡沫边界相近的特征采样区域,进而定量提取每个泡沫的动态特征。
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关键词
浮选
泡沫
动态特征
泡沫
图像
泡沫
质心定位
泡沫崩塌区域识别
特征点对匹配
主特征自适应聚类
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职称材料
题名
基于质心−凸包−自适应聚类法的浮选泡沫动态特征提取
1
作者
魏凯
王然风
王珺
韩杰
张茜
机构
太原理工大学矿业工程学院
出处
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024年第8期151-160,共10页
基金
国家自然科学基金项目(52274157)
内蒙古自治区重点专项项目(2022EEDSKJXM010)
山西省重点研发计划项目(202102100401015)。
文摘
面对复杂的浮选现场环境及浮选泡沫自身相互粘连导致的边界不清等情况,现有泡沫动态特征(流动速度和崩塌率)提取方法往往无法准确划定属于每个泡沫的动态特征采样区域、不能全面匹配相邻帧间的特征点对且难以有效识别崩塌区域。针对上述问题,提出了一种基于质心−凸包−自适应聚类法的浮选泡沫动态特征提取方法。该方法采用集成Swin−Transformer多尺度特征提取能力的改进型Mask2Former,实现对泡沫质心的精准定位和崩塌区域的有效识别;通过最优凸包评价函数搜寻目标泡沫周围相邻一圈泡沫质心构建的凸包,拟合出接近实际泡沫轮廓的动态特征采样区域;运用基于Transformer的局部图像特征匹配(LoFTR)算法匹配相邻帧图像间的特征点对;针对动态特征采样区域内部的所有特征点对,通过基于OPTICS算法的主特征自适应聚类法提取每个泡沫的主要流动速度。实验结果表明,在普通泡沫质心定位和崩塌区域识别任务中,该方法分别取得了88.83%,97.92%的准确率及77.90%,96.52%的交并比;以2.69%的平均剔除率实现了99.93%的特征点对匹配正确率;在多种工况下均能有效划定与实际泡沫边界相近的特征采样区域,进而定量提取每个泡沫的动态特征。
关键词
浮选
泡沫
动态特征
泡沫
图像
泡沫
质心定位
泡沫崩塌区域识别
特征点对匹配
主特征自适应聚类
Keywords
flotation froth dynamic features
froth image
froth centroid location
froth collapse region identification
feature point pair matching
main feature adaptive clustering
分类号
TD94 [矿业工程—选矿]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于质心−凸包−自适应聚类法的浮选泡沫动态特征提取
魏凯
王然风
王珺
韩杰
张茜
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024
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