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矿物浮选泡沫图像处理与过程监测技术

作者: 桂卫华著 , 阳春华著 , 谢永芳著

出版社: 中南大学出版社

出版时间: 2013-08

版次: 1

ISBN: 9787548709299

定价: 50.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 280页

字数: 446千字

正文语种: 简体中文

分类: 工程技术

21人买过

　　《矿物浮选泡沫图像处理与过程监测技术》总结了作者桂卫华、阳春华、谢永芳、唐朝晖及其团队近10年来在矿物浮选泡沫图像处理技术及基于机器视觉的过程监测技术领域的研究工作，内容涉及浮选生产过程机理分析、泡沫图像处理方法、工艺指标预测技术、工况识别方法以及系统实现等方面。书中论述了浮选泡沫图像形态特征、颜色特征、纹理特征以及运动特征的提取方法；讨论了泡沫图像特征与浮选工况、工艺指标之间的相互关系；给出了基于概率密度估计和加权模糊支持向量机的浮选过程工况识别技术；阐述了基于机器视觉的矿物浮选监测系统及其在铝土矿浮选、锌湿法冶炼硫浮选、铜优浮选及金锑浮选等典型浮选生产过程中的应用。这些系统在实际工业生产过程中取得了明显的应用成效，实现了浮选生产过程泡沫图像特征的提取、关键工艺参数的监测和浮选工况的实时监视，为稳定浮选生产工况、提高精矿品位和回收率发挥了重要作用。相关方法可为其他复杂生产过程的在线监测提供借鉴和参考。
　　《矿物浮选泡沫图像处理与过程监测技术》可作为高等院校控制科学与工程、仪器科学与技术等学科研究生和教师日常用书，也可为从事矿物浮选和过程控制领域研究的科研人员和工程技术人员提供参考。第1章绪论
1.1浮选工业的发展
1.2矿物浮选泡沫图像处理技术的发展
1.3浮选生产过程监测技术的发展

第2章浮选生产过程工艺机理分析
2.1浮选生产过程原理及工艺
2.2气泡矿化热力学分析
2.3矿粒与泡沫作用过程动力学分析
2.4浮选泡沫特征的主要影响因素
2.5表征浮选工况的泡沫表面视觉特征
2.6小结

第3章浮选泡沫形态特征提取
3.1泡沫图像形态特征提取方法概述
3.2泡沫图像的筛选与光照补偿
3.3泡沫图像分割结构元素选取
3.4基于分层分水岭的泡沫图像自适应分割算法
3.5基于谷底型边缘的泡沫图像分割方法
3.6图像标记及像素定标
3.7泡沫尺寸统计特征提取
3.8基于形态学签名变换的泡沫形状特征提取
3.9小结

第4章浮选泡沫颜色和纹理特征提取
4.1泡沫颜色和纹理特征提取概述
4.2基于全变差修复的泡沫顶部亮点移除
4.3多颜色空间的泡沫颜色特征提取
4.4纹理特征提取
4.5小结

第5章浮选泡沫动态特征提取
5.1动态特征提取方法概述
5.2浮选泡沫速度特征提取
5.3浮选泡沫稳定度特征提取方法
5.4小结

第6章基于泡沫视觉特征的浮选关键工艺参数检测
6.1浮选泡沫视觉特征与关键工艺参数分析
6.2基于混合神经网络的pH软测量模型
6.3基于B样条变换偏最小二乘的精矿品位预测模型
6.4基于稀疏多核最小二乘支持向量机的回收率预测模型
6.5小结

第7章基于泡沫视觉特征的浮选工况识别
7.1基于尺寸概率密度估计的浮选工况识别
7.2基于加权模糊支持向量机的浮选工况识别
7.3小结

第8章基于机器视觉的矿物浮选过程监测系统
8.1系统需求分析
8.2图像采集硬件平台设计
8.3软件设计与实现
8.4铝土矿浮选过程监测系统
8.5锌湿法冶炼硫浮选过程监测系统
8.6铜优浮选过程监测系统
8.7金锑浮选过程监测系统
8.8小结
参考文献
内容简介:
　　《矿物浮选泡沫图像处理与过程监测技术》总结了作者桂卫华、阳春华、谢永芳、唐朝晖及其团队近10年来在矿物浮选泡沫图像处理技术及基于机器视觉的过程监测技术领域的研究工作，内容涉及浮选生产过程机理分析、泡沫图像处理方法、工艺指标预测技术、工况识别方法以及系统实现等方面。书中论述了浮选泡沫图像形态特征、颜色特征、纹理特征以及运动特征的提取方法；讨论了泡沫图像特征与浮选工况、工艺指标之间的相互关系；给出了基于概率密度估计和加权模糊支持向量机的浮选过程工况识别技术；阐述了基于机器视觉的矿物浮选监测系统及其在铝土矿浮选、锌湿法冶炼硫浮选、铜优浮选及金锑浮选等典型浮选生产过程中的应用。这些系统在实际工业生产过程中取得了明显的应用成效，实现了浮选生产过程泡沫图像特征的提取、关键工艺参数的监测和浮选工况的实时监视，为稳定浮选生产工况、提高精矿品位和回收率发挥了重要作用。相关方法可为其他复杂生产过程的在线监测提供借鉴和参考。
　　《矿物浮选泡沫图像处理与过程监测技术》可作为高等院校控制科学与工程、仪器科学与技术等学科研究生和教师日常用书，也可为从事矿物浮选和过程控制领域研究的科研人员和工程技术人员提供参考。
目录:
第1章绪论
1.1浮选工业的发展
1.2矿物浮选泡沫图像处理技术的发展
1.3浮选生产过程监测技术的发展

第2章浮选生产过程工艺机理分析
2.1浮选生产过程原理及工艺
2.2气泡矿化热力学分析
2.3矿粒与泡沫作用过程动力学分析
2.4浮选泡沫特征的主要影响因素
2.5表征浮选工况的泡沫表面视觉特征
2.6小结

第3章浮选泡沫形态特征提取
3.1泡沫图像形态特征提取方法概述
3.2泡沫图像的筛选与光照补偿
3.3泡沫图像分割结构元素选取
3.4基于分层分水岭的泡沫图像自适应分割算法
3.5基于谷底型边缘的泡沫图像分割方法
3.6图像标记及像素定标
3.7泡沫尺寸统计特征提取
3.8基于形态学签名变换的泡沫形状特征提取
3.9小结

第4章浮选泡沫颜色和纹理特征提取
4.1泡沫颜色和纹理特征提取概述
4.2基于全变差修复的泡沫顶部亮点移除
4.3多颜色空间的泡沫颜色特征提取
4.4纹理特征提取
4.5小结

第5章浮选泡沫动态特征提取
5.1动态特征提取方法概述
5.2浮选泡沫速度特征提取
5.3浮选泡沫稳定度特征提取方法
5.4小结

第6章基于泡沫视觉特征的浮选关键工艺参数检测
6.1浮选泡沫视觉特征与关键工艺参数分析
6.2基于混合神经网络的pH软测量模型
6.3基于B样条变换偏最小二乘的精矿品位预测模型
6.4基于稀疏多核最小二乘支持向量机的回收率预测模型
6.5小结

第7章基于泡沫视觉特征的浮选工况识别
7.1基于尺寸概率密度估计的浮选工况识别
7.2基于加权模糊支持向量机的浮选工况识别
7.3小结

第8章基于机器视觉的矿物浮选过程监测系统
8.1系统需求分析
8.2图像采集硬件平台设计
8.3软件设计与实现
8.4铝土矿浮选过程监测系统
8.5锌湿法冶炼硫浮选过程监测系统
8.6铜优浮选过程监测系统
8.7金锑浮选过程监测系统
8.8小结
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