[发明专利]一种基于泡沫颜色判断浮选产品品位的方法在审
| 申请号： | 201811407331.1 | 申请日： | 2018-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN109580618A | 公开（公告）日： | 2019-04-05 |
| 发明（设计）人： | 唐学飞;高宪文;杨光;张鼎森;杨会利;王明顺;刘博健;袁立宾;刘道喜;佟俊霖;梁运奇;杨玉武 | 申请（专利权）人： | 鞍钢集团矿业有限公司 |
| 主分类号： | G01N21/84 | 分类号： | G01N21/84;G06T7/00;G06T7/90 |
| 代理公司： | 鞍山贝尔专利代理有限公司 21223 | 代理人： | 颜伟 |
| 地址： | 114001 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 产品品位 浮选 泡沫颜色 空间颜色特征 支持向量回归 工作效率 泡沫图像 尾矿品位 多色彩 样本库 拟合 算法 铁矿 应用 | ||
1.一种基于泡沫颜色判断浮选产品品位的方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：收集浮选产品泡沫颜色图像的数据并对图像进行多颜色空间的泡沫颜色特征提取，包括：RGB空间、HSV空间和Lab空间。同时收集对应的浮选产品品位化验值的数据；
步骤2：根据步骤1数据建立样本库；
步骤3：将数据库中的样本通过支持向量回归算法拟合出泡沫颜色与产品品位之间的函数关系并以函数的形式保存；
步骤4：获取浮选产品图像，并按照步骤1对图片进行多颜色空间特征提取；
步骤5：将图像特征作为输入，通过步骤3所得函数计算出浮选产品品位并输出。
2.根据权利要求1所述的一种基于泡沫颜色判断浮选产品品位的方法，其特征在于，所述步骤2对图像进行多颜色空间的泡沫颜色特征提取，具体步骤如下：
步骤1.1：通过OpenCV提取图像的RGB值；
步骤1.2：计算HSV值；
步骤1.3：通过Gamma矫正函数计算Lab值。
3.根据权利要求1所述的一种基于泡沫颜色判断浮选产品品位的方法，其特征在于，步骤3所述的拟合出泡沫颜色与产品品位之间的函数关系并以函数的形式保存，具体步骤如下：
步骤3.1：对样本库中泡沫颜色特征和浮选产品品位化验值的数值进行标准化处理；
步骤3.2：对所有样本打乱顺序，随机排序，取一部分样本作为训练数据，剩余的样本作为测试数据；
步骤3.3：通过支持向量回归算法对数据进行拟合，并对拟合结果进行测试后，得到所述的函数关系。
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