-
公开(公告)号：CN103604946A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310209572.6
申请日：2013-05-30
Applicant: 中南大学
IPC: G01P5/22
Abstract: 本发明公开了一种面向矿物泡沫浮选的泡沫流速测量系统及方法。本发明构建了嵌入式浮选泡沫采集平台，以工业摄像机获取矿物浮选过程中泡沫图像为基础，针对采集到的图像在DSP处理器内完成图像的预处理，利用当前帧和参考帧中图像块的相关性分析方法提取了泡沫速度特征。本发明所阐述的嵌入式解决方案通过分析泡沫图像得到泡沫速度特征，作为一种生产状态重要的参考指标，可实时反映生产状况，具有体积小、成本低、功耗低、可靠性高，特别适用于选矿厂等环境恶劣、难以测量泡沫流速的工业现场。
-
公开(公告)号：CN104655607A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510046250.3
申请日：2015-01-29
Applicant: 中南大学
IPC: G01N21/65
Abstract: 本发明公开了一种浮选泡沫层硫化锑矿物品位检测方法。本发明基于拉曼光谱技术，在测定标准样本基础上建立硫化锑矿物品位定量计算模型，通过将采集到的泡沫层拉曼光谱数据提取特征值并代入已建立的定量计算模型最终得到硫化锑的矿物品位。本发明所阐述的检测方法通过提取不同品位下给定泡沫层样本的拉曼光谱数据的特征值建立硫化锑定量计算模型，获取浮选槽泡沫层中的硫化锑含量。浮选槽内泡沫层中硫化锑矿物品位是浮选过程的重要生产和考核指标，直接决定硫化锑回收率，为锑浮选全流程控制提供了重要指标。
-
公开(公告)号：CN104408724A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201410699401.0
申请日：2014-11-27
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G01F23/292
Abstract: 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。
-
公开(公告)号：CN104655607B
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201510046250.3
申请日：2015-01-29
Applicant: 中南大学
IPC: G01N21/65
Abstract: 本发明公开了一种浮选泡沫层硫化锑矿物品位检测方法。本发明基于拉曼光谱技术，在测定标准样本基础上建立硫化锑矿物品位定量计算模型，通过将采集到的泡沫层拉曼光谱数据提取特征值并代入已建立的定量计算模型最终得到硫化锑的矿物品位。本发明所阐述的检测方法通过提取不同品位下给定泡沫层样本的拉曼光谱数据的特征值建立硫化锑定量计算模型，获取浮选槽泡沫层中的硫化锑含量。浮选槽内泡沫层中硫化锑矿物品位是浮选过程的重要生产和考核指标，直接决定硫化锑回收率，为锑浮选全流程控制提供了重要指标。
-
公开(公告)号：CN103108165B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310041636.6
申请日：2013-02-01
Applicant: 中南大学
IPC: H04N7/18
Abstract: 本发明公开了一种基于DSP的嵌入式矿物浮选泡沫图像监控装置,由图像采集装置、图像处理核心板模块和通讯接口板模块组成，三个部件集成在防护罩内，图像处理核心板和通讯接口板分别由独立的板卡实现，通过总线插槽相连；图像采集装置由高分辨率工业摄像机、高频光源、防护等级为IP65的双防护罩组成；计算处理核心板主要由处理器构成，负责图像的实时处理和分析；通讯接口底板负责传送图像由摄像机至视频芯片和外部显示设备及上位机进行通讯。本发明用于矿物泡沫浮选过程监控、实时处理及优化控制领域。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111398243A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010255653.X
申请日：2020-04-02
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于钨浮选精矿品位在线检测的光纤拉曼系统及方法。本发明基于拉曼光谱技术，设计了钨浮选中浮选槽泡沫层拉曼光谱在线测量装置，构建了泡沫层矿物的拉曼光谱数据在线处理系统，从而提取实时采集的钨浮选泡沫层拉曼光谱相关特征并构建精矿品位在线定量计算模型，最终在线获取钨浮选精矿品位结果。本发明所设计的光纤拉曼系统基于不同钨精矿品位下的拉曼光谱特征向量建立钨精矿定量分析模型，在浮选过程中实时获取泡沫层中的钨精矿品位值，能够在线监测钨浮选中重要生产和考核指标，为钨浮选全流程控制提供了重要参数。
-
公开(公告)号：CN108801944A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810813401.7
申请日：2018-07-23
Applicant: 中南大学
IPC: G01N21/27
CPC classification number: G01N21/274
Abstract: 本发明公开了一种基于二元状态转换的惩罚B样条平滑光谱基线校正方法。通过二元数据集合表示光谱数据点是否为背景点，初始化二元数据集合为随机产生的数据集。取二元数据集合中元素为1的数据所对应的光谱数据点作为基线数据，采用惩罚B样条拟合基线数据得到光谱基线。通过状态转换算法以及将拟合基线和最佳估计基线比较，不断更新光谱二元数据集合，从而拟合得到最佳基线。本算法获得的背景基线准确度高，算法适用性强，并且所需确定的参数较少，能够有效地消除背景光谱，从而获得良好的基线校正效果，为进一步分析光谱数据提供准确可靠的数据。
-
公开(公告)号：CN105300954B
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201510557444.X
申请日：2015-09-02
Applicant: 中南大学
IPC: G01N21/65
Abstract: 本发明公开了一种锑矿浮选非均质泡沫层矿物的拉曼光谱表征方法。本方法获取纯硫化锑物质光谱，从浮选现场的同一浮选槽多次采集泡沫层样本，通过构建大光斑拉曼光谱检测系统测量获得的样本，并利用平滑去噪、多项式拟合基线扣除等预处理方法进行样本预处理,再运用寻峰算法识别预处理后的泡沫层样本谱峰个数，建立谱峰信息表。本方法通过构建大光斑拉曼光谱检测系统，识别泡沫层样本光谱谱峰，实现浮选槽泡沫层样本光谱的表征，可以有效克服非均质泡沫层光谱检测的非均匀性，能够快速、完整的表征非均质泡沫层的光谱，为实现泡沫层矿物含量的快速实时检测奠定了基础。
-
公开(公告)号：CN104408724B
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201410699401.0
申请日：2014-11-27
Applicant: 中南大学
Abstract: 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。
-
公开(公告)号：CN105300954A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510557444.X
申请日：2015-09-02
Applicant: 中南大学
IPC: G01N21/65
Abstract: 本发明公开了一种锑矿浮选非均质泡沫层矿物的拉曼光谱表征方法。本方法获取纯硫化锑物质光谱，从浮选现场的同一浮选槽多次采集泡沫层样本，通过构建大光斑拉曼光谱检测系统测量获得的样本，并利用平滑去噪、多项式拟合基线扣除等预处理方法进行样本预处理,再运用寻峰算法识别预处理后的泡沫层样本谱峰个数，建立谱峰信息表。采用主特征峰匹配算法对泡沫层样本和纯物质硫化锑的谱峰进行匹配识别，并结合K-means聚类方法将所有的泡沫层样本分类，对不同类别概率加权统计获得泡沫层矿物含量拉曼光谱图谱。本方法通过构建大光斑拉曼光谱检测系统，识别泡沫层样本光谱谱峰，实现浮选槽泡沫层样本光谱的表征，可以有效克服非均质泡沫层光谱检测的非均匀性，能够快速、完整的表征非均质泡沫层的光谱，为实现泡沫层矿物含量的快速实时检测奠定了基础。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
15
records
(took 0.019 seconds)
