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公开(公告)号：CN110728253A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201911006079.8
申请日：2019-10-22
Applicant: 中南大学
Abstract: 一种基于颗粒粗糙度的纹理特征度量方法，在泡沫浮选领域，本发明提出一种基于颗粒粗糙度的纹理特征度量方法，此方法基于现场设置的数字图像采集系统提取泡沫图像，提出了颗粒区域的概念，并对泡泡表面的颗粒区域进行准确提取，对所提取的颗粒区域进行一系列的度量，通过一系列计算定义了纹理特征量颗粒粗糙度，用以反映整幅图像的纹理特征。该方法有效弥补了传统的纹理特征提取方法没有考虑泡沫表面颗粒的缺陷，从而可以更准确的判断工况并有效指导加药。
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公开(公告)号：CN110766673B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201911005614.8
申请日：2019-10-22
Applicant: 中南大学
Abstract: 一种基于欧式距离判定的纹理粗糙度定义方法，在泡沫浮选领域，提出一种新的基于欧式距离的纹理特征度量方法，此方法基于现场设置的数字图像采集系统提取泡沫图像，提出了颗粒区域的概念，并运用欧式距离判定的方法对泡泡表面的颗粒区域进行准确提取，对所提取的颗粒区域进行一系列的度量，定义了纹理特征量颗粒粗糙度，用以反映整幅图像的纹理特征。该方法有效弥补了传统的纹理特征提取方法没有考虑泡沫表面颗粒的缺陷，从而可以更准确的判断工况并有效指导加药。
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公开(公告)号：CN110728677B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201911005650.4
申请日：2019-10-22
Applicant: 中南大学
Abstract: 一种基于滑动窗口算法的纹理粗糙度定义方法，在泡沫浮选领域，本发明提出一种基于滑动窗口算法的纹理特征度量方法，此方法基于现场设置的数字图像采集系统提取泡沫图像，提出了颗粒区域的概念，并运用滑动窗口算法对泡泡表面的颗粒区域进行准确提取，对所提取的颗粒区域进行一系列的度量，定义了新的纹理特征量颗粒粗糙度，用以反映整幅图像的纹理特征。该方法有效弥补了传统的纹理特征提取方法没有考虑泡沫表面颗粒的缺陷，从而可以更准确的判断工况并有效指导加药。
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公开(公告)号：CN110766673A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911005614.8
申请日：2019-10-22
Applicant: 中南大学
Abstract: 一种基于欧式距离判定的纹理粗糙度定义方法，在泡沫浮选领域，提出一种新的基于欧式距离的纹理特征度量方法，此方法基于现场设置的数字图像采集系统提取泡沫图像，提出了颗粒区域的概念，并运用欧式距离判定的方法对泡泡表面的颗粒区域进行准确提取，对所提取的颗粒区域进行一系列的度量，定义了纹理特征量颗粒粗糙度，用以反映整幅图像的纹理特征。该方法有效弥补了传统的纹理特征提取方法没有考虑泡沫表面颗粒的缺陷，从而可以更准确的判断工况并有效指导加药。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109752214A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201910036103.6
申请日：2019-01-15
Applicant: 中南大学
IPC: G01N1/10
Abstract: 本发明公开了一种精矿物料自动取样装备及其应用方法，装备包括支撑架、主移动架、取样钎装置和样品容器装置，支撑架包括两排立柱和分别固定每排立柱上端的纵向轨道，主移动架包括横梁和连接于横梁两端下方的纵移架，纵移架上安装有纵向驱动装置，取样钎装置包括取样钎和连接于其上端的多级驱动装置，多级驱动装置实现取样钎的上下运动，样品容器装置包括样品容器、支架和支架上下驱动装置，样品容器置于支架上，支架驱动装置实现支架的上下运动；取样钎装置和样品容器装置安装于主移动架的横梁上，可分别沿横梁横向移动，主移动架通过其纵移架安装于支撑架的纵向轨道上，纵向驱动装置实现主移动架带着取样钎装置和样品容器装置一起纵向移动。
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公开(公告)号：CN110738674B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201911005627.5
申请日：2019-10-22
Applicant: 中南大学
Abstract: 一种基于颗粒密集度的纹理特征度量方法，在泡泡浮选领域，本发明提出一种基于颗粒密集度的纹理特征度量方法，此方法基于现场设置的数字图像采集系统提取泡泡图像，提出了颗粒区域的概念，并对泡泡表面的颗粒区域进行准确提取，将所提取的颗粒区域按中心点位置进行分级，继而对颗粒区域之间的密集程度进行度量，定义了纹理特征颗粒密集度，用以反映整幅图像的纹理特征。有效弥补了传统的纹理特征提取方法没有考虑泡泡表面颗粒的缺陷，从而可以更准确的判断工况并有效指导加药。
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公开(公告)号：CN111709942A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010602623.1
申请日：2020-06-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于纹理度优化的锌浮选加药量预测控制方法，包括以下步骤：首先提取泡沫图像特征，包括粗选泡沫图象的熵值、能量、逆差矩、泡沫尺寸和泡沫颜色特征以及精选泡沫图象的纹理特征，根据精选泡沫图象纹理参数和精矿品位关系定义纹理复杂度；其次利用提取到的特征参数，采用神经网络构建精选泡沫纹理复杂度预测模型，最后根据精选泡沫纹理复杂度预测值和期望的最佳值的差值平方为目标函数，采用寻优方法计算出药剂量调整值，完成加药控制。本发明结合了精选和粗选泡沫状态特征，使控制结果更加优良，提高了矿物的回收效率，降低了药剂消耗。
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公开(公告)号：CN110109446B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201910449505.9
申请日：2019-05-28
Applicant: 中南大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 一种基于时间序列特征的锌浮选过程模糊故障诊断方法，在泡沫浮选领域，本发明公开了一种浮选过程的模糊故障诊断方式，以泡沫视觉时间序列特征提取为基础，定义了泡沫时间序列的子序列、子模式，采用历史数据信息建立历史特征趋势信息集，度量实时趋势特征与历史趋势特征集相似性，综合序列趋势信息对故障发生几率进行模糊化诊断。本发明提出了模糊故障诊断的概念，通过可靠性序列选取和异常因子设立，建立了浮选工况状态预报表示模型，对趋势走向的判断以及数值化的趋势走向可能性提出了一种新的解决方法。克服原有泡沫特征静态描述浮选过程的缺陷，及时发现工况异常征兆，对未来时刻故障可能性以数值化显示，利于工人及时操作、稳定优化生产。
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公开(公告)号：CN110728677A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201911005650.4
申请日：2019-10-22
Applicant: 中南大学
Abstract: 一种基于滑动窗口算法的纹理粗糙度定义方法，在泡沫浮选领域，本发明提出一种基于滑动窗口算法的纹理特征度量方法，此方法基于现场设置的数字图像采集系统提取泡沫图像，提出了颗粒区域的概念，并运用滑动窗口算法对泡泡表面的颗粒区域进行准确提取，对所提取的颗粒区域进行一系列的度量，定义了新的纹理特征量颗粒粗糙度，用以反映整幅图像的纹理特征。该方法有效弥补了传统的纹理特征提取方法没有考虑泡沫表面颗粒的缺陷，从而可以更准确的判断工况并有效指导加药。
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