[发明专利]基于深度信息的泡沫浮选液位监测和工况识别方法及系统

摘要

本发明公开基于深度信息的泡沫浮选液位监测和工况识别方法及系统。首先，从软硬件方面构建基于kinect的泡沫浮选工况监测系统；其次，通过Kinect传感器采集浮选泡沫颜色和深度数据，对深度数据进行深度信息提取和滤波处理，对颜色和深度数据进行时序与位置上的对准及其对应的存储。然后，结合颜色数据和深度数据，提取泡沫的颜色、面积、体积、速度、破碎率等立体(带有深度信息)特征。再者，通过分析当前泡沫表层液位特征与溢流槽边沿高度之间的关系进行液位监测。最后，采用改进的k‑means算法对泡沫图像特征进行聚类分析，实现对浮选工况的在线识别。本发明可用于泡沫浮选现场的工况监测与实时工况识别，以实现浮选生产自动控制与优化操作，提高资源利用率。

主权项

一种基于深度信息的泡沫浮选液位监测和工况识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：从软硬件方面构建基于kinect的泡沫浮选工况监测系统；步骤二：采集、处理并保存由kinect获取的浮选泡沫颜色数据和深度数据；步骤三：对步骤二获得的颜色数据和深度数据进行特征提取，结合颜色数据和深度数据提取泡沫的特征：颜色、面积、体积、速度、破碎率；步骤四：采用分布拟合方法对步骤二获得的深度数据进行统计分析；采用参数估计方法获取泡沫表层液位特征；进而获得泡沫表层液位特征与溢流槽边沿高度之间的关系，用于泡沫浮选液位的在线监测与工况识别；步骤五：将步骤三获取的泡沫特征构成特征向量，采用改进的k‑means算法进行离线的聚类分析，得到若干个聚类中心；实时提取浮选现场的泡沫特征，并与聚类中心进行实时匹配，在线获取当前浮选的工况。