[发明专利]基于半监督聚类的煤泥浮选药剂添加量评价方法有效
申请号: | 201910590685.2 | 申请日: | 2019-07-02 |
公开(公告)号: | CN110288260B | 公开(公告)日: | 2022-04-22 |
发明(设计)人: | 曹文艳;王然风;付翔;王宇龙 | 申请(专利权)人: | 太原理工大学 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q50/02;G06V10/762;G06V10/26;G06K9/62;G06T7/155;G06T7/62 |
代理公司: | 山西五维专利事务所(有限公司) 14105 | 代理人: | 杨耀田 |
地址: | 030024 山*** | 国省代码: | 山西;14 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 监督 浮选 药剂 添加 评价 方法 | ||
1.一种基于半监督聚类的煤泥浮选药剂添加量评价方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1,获取第一数值张已知药剂添加量的泡沫图像作为已知样本图像,并确定每张已知样本图像的泡沫类型,已知样本图像的泡沫类型是指在煤泥浮选的药剂添加量已知时所拍摄的已知样本图像中泡沫的形态;
S2,获取第二数值张未知药剂添加量的泡沫图像作为未知样本图像;
S3,提取每张已知样本图像的泡沫特征向量和每张未知样本图像的泡沫特征向量,得到第三数值个混合泡沫特征向量,所述第三数值为第一数值和第二数值之和;
S4,根据每张已知样本图像的泡沫类型对每张已知样本图像的泡沫特征向量进行标记,使不同泡沫类型的已知样本图像的泡沫特征向量对应不同的标识符号;
S5,使用GMM的EM算法对第三数值个混合泡沫特征向量进行聚类,得到聚类结果;
S6,根据聚类结果中显示的与每个标识符号聚在一起的未知样本图像的泡沫特征向量确定每张未知样本图像的泡沫类型;
S7,根据每张未知样本图像的泡沫类型对拍摄每张未知样本图像时的药剂添加量进行评价;
其中,所述S3的实现方法为:
S31,通过分水岭算法对每张已知样本图像和每张未知样本图像进行分割处理,并根据处理后的图像中互不连通的区域确定每张已知样本图像和未知样本图像中的气泡数量;
S32,通过分水岭算法对每张已知样本图像和每张未知样本图像进行分割处理得到各个气泡周边的脊线后,计算被分割出的所有气泡脊线的像素数目的平均值,得到每张已知样本图像和每张未知样本图像的气泡周长;
S33,对于每张已知样本图像和未知样本图像,计算其中的每个气泡在水平面投影下的像素面积,并根据所有气泡的像素面积的平均值确定气泡面积。
2.根据权利要求1所述的基于半监督聚类的煤泥浮选药剂添加量评价方法,其特征在于,所述S3之前,还包括:对已知样本图像和未知样本图像进行预处理,以去除已知样本图像和未知样本图像中的噪音。
3.根据权利要求1所述的基于半监督聚类的煤泥浮选药剂添加量评价方法,其特征在于,所述泡沫特征向量包括气泡数量、气泡周长和气泡面积。
4.根据权利要求2所述的基于半监督聚类的煤泥浮选药剂添加量评价方法,其特征在于,预处理的方式包括图像增强、图像去噪、图像二值化和图像形态学处理中的一种或几种的组合。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
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