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基于质心−凸包−自适应聚类法的浮选泡沫动态特征提取
1
作者
魏凯
王然风
+2 位作者
王珺
韩杰
张茜
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024年第8期151-160,共10页
面对复杂的浮选现场环境及浮选泡沫自身相互粘连导致的边界不清等情况,现有泡沫动态特征(流动速度和崩塌率)提取方法往往无法准确划定属于每个泡沫的动态特征采样区域、不能全面匹配相邻帧间的特征点对且难以有效识别崩塌区域。针对上...
面对复杂的浮选现场环境及浮选泡沫自身相互粘连导致的边界不清等情况,现有泡沫动态特征(流动速度和崩塌率)提取方法往往无法准确划定属于每个泡沫的动态特征采样区域、不能全面匹配相邻帧间的特征点对且难以有效识别崩塌区域。针对上述问题,提出了一种基于质心−凸包−自适应聚类法的浮选泡沫动态特征提取方法。该方法采用集成Swin−Transformer多尺度特征提取能力的改进型Mask2Former,实现对泡沫质心的精准定位和崩塌区域的有效识别;通过最优凸包评价函数搜寻目标泡沫周围相邻一圈泡沫质心构建的凸包,拟合出接近实际泡沫轮廓的动态特征采样区域;运用基于Transformer的局部图像特征匹配(LoFTR)算法匹配相邻帧图像间的特征点对;针对动态特征采样区域内部的所有特征点对,通过基于OPTICS算法的主特征自适应聚类法提取每个泡沫的主要流动速度。实验结果表明,在普通泡沫质心定位和崩塌区域识别任务中,该方法分别取得了88.83%,97.92%的准确率及77.90%,96.52%的交并比;以2.69%的平均剔除率实现了99.93%的特征点对匹配正确率;在多种工况下均能有效划定与实际泡沫边界相近的特征采样区域,进而定量提取每个泡沫的动态特征。
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关键词
浮选泡沫动态特征
泡沫
图像
泡沫
质心定位
泡沫
崩塌区域识别
特征
点对匹配
主
特征
自适应聚类
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职称材料
基于图像特征匹配的煤泥浮选泡沫速度特征提取方法
被引量：
12
2
作者
郭中天
王然风
+2 位作者
付翔
魏凯
王宇龙
《工矿自动化》
北大核心
2022年第10期34-39,54,共7页
煤泥浮选泡沫图像局部静态特征相似,一些较为复杂的工况判断需要用到浮选泡沫图像的动态特征,而现有的针对煤泥浮选泡沫速度动态特征的提取方法存在准确性、实时性和稳定性不足问题。针对上述问题,提出了一种基于图像特征匹配的煤泥浮...
煤泥浮选泡沫图像局部静态特征相似,一些较为复杂的工况判断需要用到浮选泡沫图像的动态特征,而现有的针对煤泥浮选泡沫速度动态特征的提取方法存在准确性、实时性和稳定性不足问题。针对上述问题,提出了一种基于图像特征匹配的煤泥浮选泡沫速度特征提取方法。首先,采用限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)和三维块匹配滤波(BM3D)对浮选泡沫图像进行预处理,以提高图像质量,突出图像的边缘细节特征。其次,采用加速KAZE(AKAZE)算法对浮选泡沫特征进行特征点检测。然后,在利用暴力匹配(BF)对泡沫图像特征进行粗匹配的基础上,采用基于网格的运动统计(GMS)算法快速可靠地区分正确与错误的特征匹配。最后,根据特征匹配结果计算煤泥浮选泡沫速度,并以此为测量值,利用卡尔曼运动估计方法对得到的测量值进行迭代修正,得到更稳定的煤泥浮选泡沫速度特征。实验结果表明:(1) AKAZE-GMS算法较好地解决特征点簇集的同时又尽量保留了更多数量的特征点,这是因为预处理后图像受噪声影响降低、对比度增强、边缘特征更突出。(2)与SIFT(尺度不变特征转换)、SURF(加速稳健特征)、AKAZE算法相比,AKAZE-GMS算法匹配对分布更为均匀,保留了更多正确的匹配对,匹配精度达99.99%,且运行时间仅需3.73 s。(3)直接经过特征匹配结果计算得到的泡沫速度测量值波动幅度较大,测量值经过卡尔曼运动估计修正后的速度估计值较为平稳,更符合真实工况。
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关键词
煤泥
浮选
浮选
泡沫
速度
浮选泡沫动态特征
图像
特征
匹配
快速鲁棒
特征
匹配过滤
卡尔曼运动估计
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职称材料
题名
基于质心−凸包−自适应聚类法的浮选泡沫动态特征提取
1
作者
魏凯
王然风
王珺
韩杰
张茜
机构
太原理工大学矿业工程学院
出处
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024年第8期151-160,共10页
基金
国家自然科学基金项目(52274157)
内蒙古自治区重点专项项目(2022EEDSKJXM010)
山西省重点研发计划项目(202102100401015)。
文摘
面对复杂的浮选现场环境及浮选泡沫自身相互粘连导致的边界不清等情况,现有泡沫动态特征(流动速度和崩塌率)提取方法往往无法准确划定属于每个泡沫的动态特征采样区域、不能全面匹配相邻帧间的特征点对且难以有效识别崩塌区域。针对上述问题,提出了一种基于质心−凸包−自适应聚类法的浮选泡沫动态特征提取方法。该方法采用集成Swin−Transformer多尺度特征提取能力的改进型Mask2Former,实现对泡沫质心的精准定位和崩塌区域的有效识别;通过最优凸包评价函数搜寻目标泡沫周围相邻一圈泡沫质心构建的凸包,拟合出接近实际泡沫轮廓的动态特征采样区域;运用基于Transformer的局部图像特征匹配(LoFTR)算法匹配相邻帧图像间的特征点对;针对动态特征采样区域内部的所有特征点对,通过基于OPTICS算法的主特征自适应聚类法提取每个泡沫的主要流动速度。实验结果表明,在普通泡沫质心定位和崩塌区域识别任务中,该方法分别取得了88.83%,97.92%的准确率及77.90%,96.52%的交并比;以2.69%的平均剔除率实现了99.93%的特征点对匹配正确率;在多种工况下均能有效划定与实际泡沫边界相近的特征采样区域,进而定量提取每个泡沫的动态特征。
关键词
浮选泡沫动态特征
泡沫
图像
泡沫
质心定位
泡沫
崩塌区域识别
特征
点对匹配
主
特征
自适应聚类
Keywords
flotation froth dynamic features
froth image
froth centroid location
froth collapse region identification
feature point pair matching
main feature adaptive clustering
分类号
TD94 [矿业工程—选矿]
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职称材料
题名
基于图像特征匹配的煤泥浮选泡沫速度特征提取方法
被引量：
12
2
作者
郭中天
王然风
付翔
魏凯
王宇龙
机构
太原理工大学矿业工程学院
山西焦煤集团有限责任公司博士后工作站
出处
《工矿自动化》
北大核心
2022年第10期34-39,54,共7页
基金
国家自然科学基金项目(52274157)
内蒙古自治区重点专项项目(2022EEDSKJXM010)
山西省重点研发计划项目(202102100401015)。
文摘
煤泥浮选泡沫图像局部静态特征相似,一些较为复杂的工况判断需要用到浮选泡沫图像的动态特征,而现有的针对煤泥浮选泡沫速度动态特征的提取方法存在准确性、实时性和稳定性不足问题。针对上述问题,提出了一种基于图像特征匹配的煤泥浮选泡沫速度特征提取方法。首先,采用限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)和三维块匹配滤波(BM3D)对浮选泡沫图像进行预处理,以提高图像质量,突出图像的边缘细节特征。其次,采用加速KAZE(AKAZE)算法对浮选泡沫特征进行特征点检测。然后,在利用暴力匹配(BF)对泡沫图像特征进行粗匹配的基础上,采用基于网格的运动统计(GMS)算法快速可靠地区分正确与错误的特征匹配。最后,根据特征匹配结果计算煤泥浮选泡沫速度,并以此为测量值,利用卡尔曼运动估计方法对得到的测量值进行迭代修正,得到更稳定的煤泥浮选泡沫速度特征。实验结果表明:(1) AKAZE-GMS算法较好地解决特征点簇集的同时又尽量保留了更多数量的特征点,这是因为预处理后图像受噪声影响降低、对比度增强、边缘特征更突出。(2)与SIFT(尺度不变特征转换)、SURF(加速稳健特征)、AKAZE算法相比,AKAZE-GMS算法匹配对分布更为均匀,保留了更多正确的匹配对,匹配精度达99.99%,且运行时间仅需3.73 s。(3)直接经过特征匹配结果计算得到的泡沫速度测量值波动幅度较大,测量值经过卡尔曼运动估计修正后的速度估计值较为平稳,更符合真实工况。
关键词
煤泥
浮选
浮选
泡沫
速度
浮选泡沫动态特征
图像
特征
匹配
快速鲁棒
特征
匹配过滤
卡尔曼运动估计
Keywords
coal slime flotation
flotation froth velocity
dynamic features of flotation froth
image feature matching
fast robust feature matching filtering
Kalman motion estimation
分类号
TD948 [矿业工程—选矿]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于质心−凸包−自适应聚类法的浮选泡沫动态特征提取
魏凯
王然风
王珺
韩杰
张茜
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于图像特征匹配的煤泥浮选泡沫速度特征提取方法
郭中天
王然风
付翔
魏凯
王宇龙
《工矿自动化》
北大核心
2022
12
在线阅读
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职称材料
已选择
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