基于改进的SuperGlue模型的浮选泡沫稳定度检测方法研究

在浮选过程中,浮选泡沫保持一定的稳定度对保证浮选指标的稳定至关重要。由于浮选泡沫本身的复杂性和现有检测方法的局限性,目前还无法对工业现场泡沫的稳定度进行定量检测和评估。为此,开发了一种基于改进的SuperGlue模型的浮选泡沫图像特征匹配算法,用于对浮选泡沫的稳定度进行测量。该算法采用改进的SuperPoint模型网络对泡沫图像进行特征点提取,将原有的VGG网络进行了改进,利用特征匹配模型对所得到的两组特征点进行匹配,再进行误匹配精筛选,设置置信度阈值进一步提升匹配精度。对比了在匹配算法中应用比较多的GMS算法,本文算法的有效特征点匹配对数提升了19.58%,匹配精度达99.85%。与传统灰度差值法对比,本文的泡沫稳定度测量方法对不同状态的泡沫可辨识性提升明显,极大地提高了图像检测灵敏度,可以满足生产对泡沫稳定度测量的要求。

造纸消泡剂的研制

研究了一种新型结合型消泡剂,并以其抑泡度和泡沫不稳定度为性能指标,研究其组成和主要成分对性能的影响.结果表明,该消泡剂可用于造纸等行业的中性及碱性水体系消泡,其性能优越,价格适中,市场前景广阔.