稀土元素组分含量的预测方法、装置、设备、介质及产品制造方法及图纸

本申请公开了一种稀土元素组分含量的预测方法、装置、设备、介质及产品，涉及稀土元素组分含量预测技术领域，该方法包括获取目标稀土溶液图像；基于颜色特征提取方法，提取目标稀土溶液图像中的颜色特征；基于灰度共生矩阵，提取目标稀土溶液图像中的空间纹理特征，得到图像显性特征；基于卷积神经网络，提取所述目标稀土溶液图像中的图像隐性特征；将目标稀土溶液图像中的颜色特征、图像显性特征和图像隐性特征输入至训练好的稀土萃取过程元素组分含量预测模型中，对目标稀土溶液图像中的稀土元素组分含量进行预测。本申请可提高数据稀缺条件下稀土元素组分含量预测的检测效率和预测精度。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及稀土元素组分含量预测，特别是涉及一种稀土元素组分含量的预测方法、装置、设备、介质及产品。

技术介绍

1、稀土作为一种战略性储备资源，广泛应用于电子、光电、航空航天以及军事等领域。在稀土串级萃取分离的生产控制中，观测萃取工艺监测级数对应的稀土元素组分含量的变化情况是其关键一环。

2、目前，国内外通常采用离线化验分析的方法检测稀土元素组分含量，一般有icp-aes、icp-ms、xrf及紫外可见分光光度法，具有精度高、可靠性好等特点，但整个检测过程时间较长，存在较大的时滞，不能及时对萃取生产过程进行有效控制。

技术实现思路

1、本申请的目的是提供一种稀土元素组分含量的预测方法、装置、设备、介质及产品，可提高数据稀缺条件下稀土元素组分含量预测的检测效率。

2、为实现上述目的，本申请提供了如下方案：

3、第一方面，本申请提供了一种稀土元素组分含量的预测方法，所述预测方法包括：

4、获取目标稀土溶液图像。

5、基于颜色特征提取方法，提取所述目标稀土溶本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种稀土元素组分含量的预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种稀土元素组分含量的预测方法，其特征在于，所述目标稀土溶液图像中的颜色特征包括HSI颜色特征、RGB颜色特征和YUV颜色特征；所述HSI颜色特征包括色调、饱和度和亮度；所述RGB颜色特征包括红色、绿色和蓝色；所述YUV颜色特征包括色度。

3.根据权利要求1所述的一种稀土元素组分含量的预测方法，其特征在于，所述目标稀土溶液图像中的空间纹理特征包括能量、对比度、熵、相关性、同质性、相异性、均值、方差和逆差矩。

4.根据权利要求1所述的一种稀土元素组分含量的预测方法...

【技术特征摘要】

1.一种稀土元素组分含量的预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种稀土元素组分含量的预测方法，其特征在于，所述目标稀土溶液图像中的颜色特征包括hsi颜色特征、rgb颜色特征和yuv颜色特征；所述hsi颜色特征包括色调、饱和度和亮度；所述rgb颜色特征包括红色、绿色和蓝色；所述yuv颜色特征包括色度。

3.根据权利要求1所述的一种稀土元素组分含量的预测方法，其特征在于，所述目标稀土溶液图像中的空间纹理特征包括能量、对比度、熵、相关性、同质性、相异性、均值、方差和逆差矩。

4.根据权利要求1所述的一种稀土元素组分含量的预测方法，其特征在于，基于卷积神经网络，提取所述目标稀土溶液图像中的图像隐性特征，具体包括：

5.根据权利要求1所述的一种稀土元素组分含量的预测方法，其特征在于，所述稀土萃取过程元素组分...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐芳萍，杨辉，朱建勇，陈俊，陆荣秀，
申请(专利权)人：华东交通大学，
类型：发明
国别省市：