專利名稱：一種基于紋理單元分布的硫浮選過程故障檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)和概率統(tǒng)計等領(lǐng)域，具體為ー種基于紋理単元分布的硫浮選過程故障檢測方法。
背景技術(shù)：
浮選過程是礦物加工中最廣泛應(yīng)用的選礦方法，通常在礦漿中加入浮選藥劑提高礦物表面濕潤性差異，使得疏水性強的有用目的礦物從無用脈石中分離出來，達(dá)到提高原礦品位的目的。硫化礦物表面濕潤性很小，疏水性強，硫浮選中無需添加任何藥劑，通過調(diào)節(jié)液位和空氣鼓入量得到較高品位的硫精礦。硫精礦品位的高低取決于硫浮選過程エ況優(yōu)劣，硫浮選過程故障的檢測直接影響到硫精礦品位。因此，研發(fā)ー種有效的故障檢測方法對于提高硫浮選生產(chǎn)質(zhì)量具有重要的意義。目前，硫浮選過程采用人工定點觀察浮選泡沫的方法來判斷故障エ況，人工經(jīng)驗操作不合理，不能及時調(diào)整故障エ況，易導(dǎo)致硫精礦品位低。因此，針對硫浮選過程特點，研究基于機器視覺的故障檢測方法，采用ー種基于紋理單元分布的方法對硫浮選故障進(jìn)行檢測，為操作人員提供簡單直觀的故障檢測手段，對于穩(wěn)定硫浮選エ況，提高硫精礦品位，實現(xiàn)硫浮選過程的優(yōu)化控制有重要的意義。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于解決硫浮選過程故障的檢測問題，提出了一種基于紋理單元分布的硫浮選過程故障檢測方法。本發(fā)明的主要內(nèi)容如下
一種基于紋理單元分布的硫浮選過程故障檢測方法，其特征在于，包括以下步驟第一歩，根據(jù)正常エ況下硫浮選泡沫圖像構(gòu)建的圖像庫，基于紋理單元提取紋理特征，設(shè)計非參數(shù)核密度估計算子逼近泡沫實際紋理單元分布得到動態(tài)權(quán)系數(shù)，采用主元分析的方法建立基于動態(tài)權(quán)系數(shù)的主元模型，最后根據(jù)基于主元模型的T2統(tǒng)計量得到故障檢測閾值。步驟I :基于紋理単元(TU)提取泡沫紋理特征；
TO = (S0名,.I.,馬)是個3χ 3鄰域，該鄰域的灰度值依次記為%凡…，F(xiàn)8),其中
為區(qū)域中心像素的灰度值，紋理單元值的計算
權(quán)利要求
1.一種基于紋理單元分布的硫浮選過程故障檢測方法，其特征在于包含以下步驟 第一歩，根據(jù)正常エ況下硫浮選泡沫圖像構(gòu)建的圖像庫，基于紋理單元提取紋理特征，設(shè)計非參數(shù)核密度估計算子逼近泡沫實際紋理單元分布得到動態(tài)權(quán)系數(shù)，采用主元分析的方法建立基于動態(tài)權(quán)系數(shù)的主元模型，最后根據(jù)基于主元模型的T2統(tǒng)計量得到故障檢測閾值，具體包括 步驟I:基于紋理單元提取泡沫紋理特征； 11/ = ( 為,..., )是個3χ 3鄰域，該鄰域的灰度值依次記為F =的JH8)，其中Fq為區(qū)域中心像素的灰度值，紋理單元值A(chǔ)TrP的計算為 其中
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于紋理単元分布的硫浮選過程故障檢測方法，其特征在于第一步步驟2中，根據(jù)硫浮選泡沫的紋理分布特點，在逼近曲線時選用了 25個核函數(shù)，核函數(shù)以Gaussian核函數(shù)為原型，構(gòu)建符合硫浮選過程系統(tǒng)的核函數(shù)
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于紋理單元分布的硫浮選過程故障檢測方法，基于紋理單元提取硫浮選過程實時泡沫圖像的紋理特征，設(shè)計非參數(shù)核密度估計算子逼近硫浮選泡沫紋理單元分布得到動態(tài)權(quán)系數(shù)，采用主元分析的方法建立基于動態(tài)權(quán)系數(shù)的主元模型，基于主元模型的T2統(tǒng)計量得到有效的硫浮選過程故障檢測方法。本發(fā)明具有簡便、快速的特點，適用于硫浮選生產(chǎn)過程，能檢測生產(chǎn)過程中人工操作不合理造成的故障，對于降低工況誤判率，提高硫精礦品位，實現(xiàn)硫浮選生產(chǎn)操作的優(yōu)化有重要意義。
文檔編號G05B19/048GK102681473SQ201210094709
公開日2012年9月19日 申請日期2012年4月1日 優(yōu)先權(quán)日2012年4月1日
發(fā)明者何明芳, 凌弈秋, 朱紅求, 桂衛(wèi)華, 陽春華 申請人:中南大學(xué)