一種基于圖像特征分析的浮選回收率預測方法,本發明以工業攝像機獲取選礦過程的泡沫圖像基礎,通過采用相對紅色分量提取顏色特征,結合形態學與分水嶺方法分割泡沫圖像并提取尺寸特征,利用像素分析方法提取承載量特征,采用圖像對的相關性分析方法提取泡沫速度、破碎率等動態特征。采用最小二乘支持向量機(LSSVM)建立回收率預測模型,以圖像特征作為模型輸入,并采用動態堆棧的野值數據剔除方法,通過10折交叉驗證實現模型參數優化。本發明可用于礦物浮選回收率預測,實現浮選生產操作優化,進而可提高礦物回收率,減少礦物資源浪費。
聲明:
“基于圖像特征分析的浮選回收率預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)