一种煤泥浮选泡沫图像的静态特征提取方法技术

本发明专利技术公开了一种煤泥浮选泡沫图像的静态特征提取方法，包括：获取煤泥浮选泡沫视频，并对若干帧图像进行人工点标注，生成与图像分辨率相同的二维矩阵。通过高斯核对点集进行卷积平滑，生成泡沫绵密度图谱，并对其进行标准化处理。设计并训练一个密度回归网络，以预测煤泥浮选泡沫的绵密程度并实现区域划分。将显著气泡的二值边缘图转换为边缘置信度图谱，设计并训练一个边缘回归网络，利用自适应断点续连算法优化边缘预测结果，得到完整的显著气泡边缘信息。最终，结合密度图谱和边缘回归图谱，提取并分析泡沫的密度、边界及其空间分布特征。本发明专利技术能够全面提取煤泥浮选泡沫图像的静态特征，为浮选过程的监控和优化提供有效支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理，特别涉及一种煤泥浮选泡沫图像的静态特征提取方法。

技术介绍

1、在国家大力发展新质生产力的背景下，浮选的智能监测与控制成为了煤炭洗选加工过程智能化的重要场景之一。具体而言，煤泥浮选泡沫的状态可以直接反映浮选工艺的稳定性和产品质量，因此基于图像来分析浮选泡沫状态是浮选智能化技术中的重要环节。

2、由于煤泥浮选泡沫具有高度的动态性和复杂的结构特征，特别是在高浓度煤泥水环境、不同泡沫形成条件等复杂场景下，煤泥浮选泡沫的静态特征更加复杂多变，进一步增加了处理难度。传统方法在实验室条件下虽然可以实现一定程度的特征提取，但在实际复杂工况中，因环境光照变化、泡沫形态不规则、颜色多样性等问题，导致泡沫图像分割和特征提取的准确性和稳定性大幅下降。

3、近年来，随着图像处理技术和人工智能的发展，基于图像分析的煤泥浮选泡沫特征提取方法逐渐成为研究热点。这些方法通过图像分析技术，可以对煤泥泡沫的形态、分布、大小等特征进行自动提取和分析，提供量化的数据支持。然而，现有研究主要集中在实验室或相对简单的环境中，对于复杂工况下的煤泥泡沫特征本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种煤泥浮选泡沫图像的静态特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的煤泥浮选泡沫图像的静态特征提取方法，其特征在于：密度回归网络，包括：

3.根据权利要求1所述的煤泥浮选泡沫图像的静态特征提取方法，其特征在于：训练密度回归网络具体为：将泡沫图像和生成的泡沫绵密度图谱输入密度回归网络进行训练；密度回归网络输出预测密度图，通过对所有密度值进行求和，获得图像中的气泡数量、大小气泡之间的面积比及其空间分布。

4.根据权利要求1所述的煤泥浮选泡沫图像的静态特征提取方法，其特征在于：显著气泡分割中需要进行检测显著气泡，使用目标检测器检测...

【技术特征摘要】

1.一种煤泥浮选泡沫图像的静态特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的煤泥浮选泡沫图像的静态特征提取方法，其特征在于：密度回归网络，包括：

3.根据权利要求1所述的煤泥浮选泡沫图像的静态特征提取方法，其特征在于：训练密度回归网络具体为：将泡沫图像和生成的泡沫绵密度图谱输入密度回归网络进行训练；密度回归网络输出预测密度图，通过对所有密度值进行求和，获得图像中的气泡数量、大小气泡之间的面积比及其空间分布。

4.根据权利要求1所述的煤泥浮选泡沫图像的静态特征提取方法，其特征在于：显著气泡分割中需要进行检测显著气泡，使用目标检测器检测图像中非绵密区域的显著气泡；标注出每个显著气泡的边界框，并沿边界框裁剪出显著气泡的图像区域；

5.根据权利要求4所述的煤泥浮选泡沫图像的静态特征提取方法，其特征在于：计算边缘置信度图谱具体包括：

6.根据权利要求1所述的煤泥浮选泡沫图像的...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕子奇，邹奇奇，范誉瀚，陈塞，王卫东，孙美洁，涂亚楠，徐志强，
申请(专利权)人：中国矿业大学北京，
类型：发明
国别省市：