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[00214585]一种基于图像特征分析的浮选回收率预测方法

交易价格: 面议

所属行业: 其他电子信息

类型: 发明专利

技术成熟度: 正在研发

专利所属地:中国

专利号:CN200810031806.1

交易方式: 技术转让 技术转让 技术入股

联系人: 中南大学

进入空间

所在地:湖南长沙市

服务承诺
产权明晰
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
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技术详细介绍

  一种基于图像特征分析的浮选回收率预测方法(专利号200810031806.1),本发明以工业摄像机获取选矿过程的泡沫图像基础,通过采用相对红色分量提取颜色特征,结合形态学与分水岭方法分割泡沫图像并提取尺寸特征,利用像素分析方法提取承载量特征,采用图像对的相关性分析方法提取泡沫速度、破碎率等动态特征。采用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立回收率预测模型,以图像特征作为模型输入,并采用动态堆栈的野值数据剔除方法,通过10折交叉验证实现模型参数优化。本发明可用于矿物浮选回收率预测,实现浮选生产操作优化,进而可提高矿物回收率,减少矿物资源浪费。

  一种基于图像特征分析的浮选回收率预测方法(专利号200810031806.1),本发明以工业摄像机获取选矿过程的泡沫图像基础,通过采用相对红色分量提取颜色特征,结合形态学与分水岭方法分割泡沫图像并提取尺寸特征,利用像素分析方法提取承载量特征,采用图像对的相关性分析方法提取泡沫速度、破碎率等动态特征。采用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立回收率预测模型,以图像特征作为模型输入,并采用动态堆栈的野值数据剔除方法,通过10折交叉验证实现模型参数优化。本发明可用于矿物浮选回收率预测,实现浮选生产操作优化,进而可提高矿物回收率,减少矿物资源浪费。

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