[发明专利]一种基于气泡运动稳定性分析的铅锌浮选泡沫图像时空联合去噪方法

说明书

本发明公开一种基于气泡运动稳定性分析的铅锌浮选泡沫图像时空联合去噪方法，该方法基于气泡的运动特性，准确辨识出泡沫图像子块的稳定运动状态(SMS)和非稳定运动状态(UMS)，对具有SMS特性的子块采用基于运动补偿的时域滤波去噪，对具有UMS特性的子块采用基于局部空域相关性的空域滤波方法进行去噪，并根据气泡子块的相关系数，联合时域滤波结果和空域滤波结果获得待处理铅锌浮选泡沫图像的时空联合去噪结果。在铅锌浮选过程视觉监控中进行了实验验证，结果表明，该方法可以获得高信噪比的泡沫图像，去噪结果结构相似性强，为铅锌浮选泡沫视觉特征的准确提取以及浮选过程的有效监控奠定了基础。

技术领域

本发明涉及到工业铅锌浮选过程自动化监测领域，具体涉及到铅锌浮选泡沫图像处理领域。

背景技术

铅锌广泛用于电气工业、机械工业、军事工业、冶金工业、化学工业、轻工业和医药业等领域。原矿石需要经过泡沫浮选处理才能获得具有较高品位的铅锌矿，具有后续金属矿物加工的价值。由于铅锌属于不可再生资源，虽然我国铅锌矿产资源分布广，集中度高，但贫矿多，富矿少，矿石类型复杂，共伴生组分多，因此现代铅锌工业越来越重视铅锌浮选过程的性能。

铅锌矿物泡沫浮选是利用矿物粒子表面物理化学性质(主要是疏水性)的差异，使矿物颗粒有选择性地被气泡粘附而实现不同矿物有效分离的选矿方法。由于浮选工艺流程长、影响因素多、子回路复杂且耦合严重、关键性技术指标无法在线检测等原因，浮选过程自动监控困难，严重制约了浮选生产的稳定优化运行及选矿自动化水平的提升，浮选过程自动化监控是学术界和工程界公认的难题之一。为了实现矿物资源的可持续化发展，矿物浮选过程的自动监控水平亟待提高。

近年来，一些研究表明，浮选泡沫表面的视觉信息如泡沫颜色、大小、流速、纹理等特征包含大量与浮选生产工况密切相关的信息，甚至可以用来作为浮选技术指标的指示器。有经验的选厂工作人员也正是通过观察浮选泡沫表面视觉特征结合浮选生产工艺数据对浮选工况进行人工评估，根据浮选生产运行工况变化的识别结果凭经验进行浮选生产调节，以稳定浮选生产流程。因此，基于机器视觉的矿物浮选过程监控被认为是未来实现浮选过程自动化监控的必不可少的工具。

在基于机器视觉的铅锌浮选过程监控中，铅锌浮选泡沫图像的有效处理和铅锌泡沫图像视觉特征的准确提取是实现铅锌浮选过程智能化监控的关键。然而，由于铅锌浮选工业现场图像采集环境往往比较恶劣，比如光照不均、现场灰尘多、水雾重，且伴随着其他设备的电磁干扰，图像信号在采集和传输过程中不可避免地受到噪声的干扰。噪声的存在极大影响了铅锌泡沫图像的处理结果，严重影响了监控系统对铅锌浮选过程工况判别的准确性和过程自动化监控的有效性，从而影响了机器视觉监测在铅锌浮选过程智能化监控的中进一步推广应用。因此，有效的图像去噪处理方法是保障基于机器视觉的铅锌浮选过程自动化监控能够成功实施的关键。

虽然，目前已有大量的图像去噪方法，但在选矿过程中，因浮选槽的搅拌、刮板的卷动收集作用，浮选泡沫在流向精矿泡沫回收槽过程中不可避免地出现形变(旋转、尺寸缩放)、坍塌、兼并、破裂等动态变化特性，常用的去噪方法难有效处理这些动态变化的、易破碎泡沫图像。本发明针对铅锌泡沫图像，在矿物浮选过程中易发生旧泡坍塌、兼并、破碎、旋转、且伴随着新气泡上浮的不断动态变化的运动特性，有针对性地提出一种基于气泡运动稳定性分析的铅锌浮选泡沫图像时空联合去噪方法，该方法通过辨识铅锌浮选气泡运动的稳定性，对具有不同稳定性的泡沫子块采用不同的去噪处理方法，最后，对这些采用不同处理方法的泡沫图像子块进行加权处理，获得最终的铅锌浮选泡沫图像联合去噪结果。

发明内容

(一)解决的技术问题