基于泡沫圖像的浮選過程監(jiān)控系統(tǒng)研究與實現(xiàn).pdf

1、泡沫浮選是實現(xiàn)礦物分離的一種常見方法。長期以來,選礦廠主要依靠工人觀察浮選槽表面泡沫的物理特征,來完成浮選過程的控制。但由于人工操作的不確定性和隨意性,容易引起藥劑制度的紊亂,難以保證浮選過程的最優(yōu)控制。為此,本文研究和開發(fā)了一種基于泡沫圖像的浮選過程監(jiān)控系統(tǒng),為浮選過程優(yōu)化控制提供指導(dǎo),以達到降低企業(yè)資源消耗、提高企業(yè)競爭力的目的。
　　 首先,總結(jié)了浮選泡沫圖像的特點,從機理上分析了泡沫圖像特征與工藝指標(biāo)的關(guān)系,研究了系統(tǒng)實

2、現(xiàn)所需的關(guān)鍵圖像處理算法。
　　 其次,對系統(tǒng)進行了需求分析和總體設(shè)計。通過對比分析不同浮選槽所產(chǎn)生的泡沫,以及各浮選流程對精礦質(zhì)量的影響,確定了相機的最佳安裝點。同時,根據(jù)工人的實際需求和浮選工藝的特點,明確了系統(tǒng)的基本功能和實時性要求。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計了系統(tǒng)的硬件和軟件方案,給出了軟件各子系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)類圖,描述了軟件主要用例的動態(tài)協(xié)作關(guān)系,設(shè)計了軟件的數(shù)據(jù)庫。
　　 最后,重點研究了系統(tǒng)軟件關(guān)鍵技術(shù)的實現(xiàn)問題。速度和形

3、狀特征的提取是軟件實現(xiàn)的難點,為此,研究了基于宏塊跟蹤和三步搜索的速度特征提取算法,提出了一種基于最大勢能分水嶺分割的形狀特征提取算法,并分別描述了算法的實現(xiàn)過程；給出了軟件的多線程結(jié)構(gòu)方案,以解決軟件各子線程的同步問題；針對多相機圖像采集問題,詳細闡述了解決思路及實現(xiàn)過程；采用專家知識系統(tǒng)為浮選過程優(yōu)化控制提供指導(dǎo)。
　　 開發(fā)的系統(tǒng)綜合圖像采集、特征提取、趨勢圖顯示、數(shù)據(jù)顯示和存儲、工藝參數(shù)在線預(yù)測及專家操作建議指導(dǎo)等功能,