[發(fā)明專利]用于浮選泡沫圖像分析的關鍵特征提取方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 200810031809.5
• 申請日: 2008-07-18
• 公開（公告）號: CN101334844A
• 公開（公告）日: 2008-12-31
• 發(fā)明（設計）人: 陽春華;桂衛(wèi)華;周開軍;許燦輝;唐朝暉;劉金平;程翠蘭
• 申請（專利權）人: 中南大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46
• 代理公司: 中南大學專利中心
• 代理人: 胡燕瑜

[技術領域]

本發(fā)明涉及選礦過程中的圖象處理方法，具體為浮選泡沫圖像的關鍵特征提取方法，特別是輕金屬浮選的泡沫特征提取。

[背景技術]

浮選是礦物加工中應用最廣泛的一種選礦方法，它涉及到極其復雜的物理化學過程。一直以來，有經驗的操作工人通過觀察浮選槽泡沫特征，調節(jié)浮選操作，但由于操作人員的輪換、人眼觀察的主觀性，不能對泡沫狀態(tài)做出準確判斷，從而導致浮選過程不能處于最優(yōu)運行狀態(tài)。

浮選現(xiàn)場環(huán)境惡劣，光照不均，泡沫尺寸細小，氣泡之間粘連，甚至出現(xiàn)堆積現(xiàn)象，氣泡邊緣及背景區(qū)域不明顯，這給泡沫顏色和尺寸特征提取帶來困難。此外，由于泡沫圖像無背景、氣泡數(shù)量多、流速快且產生形變，常規(guī)方法難以適用于速度特征提取。

[發(fā)明內容]

本發(fā)明的目的在于解決浮選泡沫特征不明顯，且難以定量描述的問題，提供一種用于泡沫圖像特征分析的關鍵特征提取方法，為礦物浮選過程的圖像分析及指標預測提供有效信息。本發(fā)明采用攝像機、光源、圖像采集卡、計算機及其附屬部件構成系統(tǒng)硬件平臺，由此獲取浮選槽泡沫圖像，并提取泡沫特征，系統(tǒng)軟件采用C++編程語言開發(fā)。本發(fā)明主要內容如下：

首先通過一系列硬件設備，如：計算機PC、照明系統(tǒng)、CCD彩色攝像機、圖像采集卡及光纖構建泡沫圖像獲取平臺。攝像機獲取的視頻信號經光纖傳輸至圖像采集卡，隨之轉換為數(shù)字圖像送往計算機，再由計算機對采集到的泡沫圖像進行特征分析計算。

在RGB和HSV空間提取泡沫顏色特征，采用h頂開重構的改進變換及分水嶺方法分割泡沫圖像，進而根據(jù)象素比例提取起泡尺寸特征，根據(jù)圖像塊跟蹤及相關性分析方法提取泡沫速度特征，最后利用泡沫全反射點提取泡沫承載量特征。

通過關鍵特征提取方法提取的泡沫特征，有效地解決了浮選泡沫特征難以定量描述的問題，在對浮選工藝參數(shù)與指標預測時，預測精度分別為97.5％和95％。

[附圖說明]

圖1為本發(fā)明浮選泡沫圖像分析系統(tǒng)硬件結構示意圖；

圖2本發(fā)明標識圖像提取流程。

圖3本發(fā)明泡沫圖像分割流程。

圖4本發(fā)明圖像塊跟蹤及相關性分析。

[實施實施方式]

實施例1泡沫圖像分析系統(tǒng)硬件結構如圖1所示，主要由攝像機1、光源2、光纖3、圖像采集卡4、計算機5構成。彩色CCD攝像機1垂直安裝于浮選槽7上方，高度為80-120cm，且與泡沫槽8的水平距離為200cm，系統(tǒng)光源2為200W高頻熒光燈，與攝像機1的水平距離為5-10cm。攝像機1獲取泡沫層6圖像，將視頻信號數(shù)字化并轉換成光信號，通過光纖3傳輸?shù)綀D像采集卡4，轉化為格式為RGB-24bits的數(shù)字圖像信號然后讀入計算機5，圖像處理程序通過圖像采集卡4的底層驅動接口獲取泡沫圖像，圖像分辨率為1024×768。

圖像特征提取方法具體實現(xiàn)如下：

泡沫顏色，在RGB顏色空間提取相對紅色分量及在HSV顏色空間提取色調H，結合兩個顏色值表示泡沫顏色。工業(yè)應用中，H表示不同的顏色，S取值范圍[0，1.0]，對應從不飽和到全飽和(無白色)；V取值范圍[0，1.0]，對應色彩由暗到亮。首先根據(jù)式(1)在RGB顏色空間提取相對紅色分量，然后根據(jù)式(2)將該顏色空間轉換成HSV空間，提取色調H。

V=R+G+B3]]>

S=1-3R+G+B(min(R,G,B))---(2)]]>