李 希,胡文静,刘 浪,易嘉闻,赵 林

(湖南理工学院 信息科学与工程学院,湖南 岳阳 414006;湖南理工学院 机器视觉及人工智能研究中心,湖南 岳阳 414006)

0 引言

矿产资源是人类社会赖以生存和发展的重要物质基础,矿产回收率和综合利用率的提高在增加经济效益上是显著的.选矿是矿产资源加工中的一个重要环节,而泡沫浮选是一种应用最为广泛的选矿方式.事实上,泡沫浮选是在一个包括气、固、液三相的系统中完成的复杂物理化学过程,利用矿物表面物理和化学性质的差异将有用矿物与脉石分离.在矿物浮选过程中,浮选试剂是浮选生产过程中最重要的操作变量.通常,在矿物浮选过程中添加浮选试剂可以改变矿物颗粒的可浮性,直接影响泡沫层形成的质量,主要体现于泡沫流动速度和泡沫尺寸等视觉特征.而浮选操作人员对浮选加药量的调整主要依赖于泡沫表面视觉特征(如泡沫尺寸和颜色),在很大程度上取决于操作经验.这种人工加药方式会导致矿产资源浪费、环境污染增加和危害人体健康.因此,研究矿物浮选过程的自动化加药具有十分重要的意义.

随着机器视觉技术的出现,浮选加药过程的自动化控制得到快速发展.基于机器视觉的浮选加药方法主要通过摄像机捕获浮选槽表面的泡沫图像,然后提取泡沫图像特征用于浮选过程监控和加药控制.Moolman[1]等首次利用基于图像颜色分析和快速傅里叶变换的……