[发明专利]基于泡沫颜色的混合浮选工况识别方法和系统

权利要求书

1.一种基于泡沫颜色的混合浮选工况识别方法，其特征在于，包括：

提取待浮选泡沫图像的目标感兴趣区域；目标感兴趣区域包括所述待浮选泡沫图像中的最大泡沫区域；

提取所述目标感兴趣区域中的每个像素点的RGB值；

基于所述每个像素点的RGB值，计算每个像素点的色度、饱和度和明亮度；

基于所述每个像素点的色度、饱和度和明亮度，提取所述目标感兴趣区域的目标特征向量；

基于所述目标特征向量对所述待浮选泡沫图像进行工况识别；

提取待浮选泡沫图像的目标感兴趣区域，包括：

对所述待浮选泡沫图像进行灰度变换，得到目标灰度图；

基于所述目标灰度图中所有像素的灰度值，确定第一阈值；

基于所述第一阈值对所述目标灰度图进行二值化处理，得到第一二值图；

计算所述第一二值图中的所有连通域的质心坐标，并确定所有连通域的质心坐标中最大连通域所对应的第一质心坐标；

在所述目标灰度图中选取以所述第一质心坐标为中心的预设大小区域，得到初始感兴趣区域；

基于所述初始感兴趣区域，在所述待浮选泡沫图像中确定目标感兴趣区域；

基于所述初始感兴趣区域，确定目标感兴趣区域，包括：

基于所述目标灰度图中所有像素的灰度值，确定第二阈值；

基于所述第一阈值和所述第二阈值，对所述初始感兴趣区域进行二值化处理，得到第二二值图；

对所述第二二值图进行滑动窗口聚类操作，得到第三二值图；

基于所述第三二值图的坐标，在所述待浮选泡沫图像中确定目标感兴趣区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述每个像素点的RGB值，计算每个像素点的色度、饱和度和明亮度，包括：

通过算式：，计算每个像素点的色度；

通过算式：，计算每个像素点的饱和度；

通过算式：I=（R+B+G）/3，计算每个像素点的明亮度；

其中，，R、G、B分别为所述每个像素点的RGB值在红、绿、蓝三个通道的颜色值，H为色度，S为饱和度，I为明亮度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述每个像素点的色度、饱和度和明亮度，提取所述目标感兴趣区域的目标特征向量，包括：

对所述每个像素点的色度进行统计，得到统计结果，并基于所述统计结果确定第一特征值；

以所述每个像素点的色度和每个像素点的饱和度为坐标，将所述目标感兴趣区域中的所有像素点映射到极坐标系中，并通过散点重心法确定所述所有像素点的重心坐标；

将所述重心坐标的极角确定为第二特征值；

将所述所有像素点的色度的均值和方差，分别确定为第三特征值和第四特征值；

将所述所有像素点的饱和度的偏度和峰度，分别确定为第五特征值和第六特征值；

计算所述所有像素点的明亮度的均值，并将所述明亮度的均值作为第七特征值；

基于所述第一特征值、所述第二特征值、所述第三特征值、所述第四特征值、所述第五特征值、所述第六特征值和所述第七特征值，确定目标特征向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述目标特征向量对所述待浮选泡沫图像进行工况识别，包括：

基于所述目标特征向量，利用机器学习的方法对所述待浮选泡沫图像进行工况识别。