基于复杂网络时空特性的泡沫图像动态纹理特征分析

摘要：

基于机器视觉的浮选过程监控方法已经被广泛应用于浮选过程中,泡沫表面纹理特征是过程监控的关键视觉特征之一.当前静态纹理特征只能从空间维度描述图像特征,在时间维度上刻画图像序列的内在变化特性存在不足,不能准确反映浮选泡沫浮选过程动态特性.提出了基于复杂网络时空特性的泡沫图像序列动态纹理特征方法.通过将每帧图像的像素点映射到网络各节点,利用邻接矩阵建立复杂网络模型和网络权值动态演化反应不同时刻的图像特征,基于复杂网络时空特性提取泡沫图像序列的动态纹理特征.结合实际生产数据进行仿真验证,实验结果表明该方法可准确识别浮选动态状况,为浮选生产过程的实时调节提供重要的指导信息.

关键词：浮选、纹理特征、复杂网络、动态建模、过程控制

所属期刊栏目：68

分类号：TQ028.8(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金项目61473319;国家自然科学基金创新研究群体项目61321003;中南大学创新驱动计划项目2016CX014.supported by the National Natural Science Foundation of China61473319;the Foundation for Innovative Research Groups of National Natural Science Foundation of China61321003;the Innovation Research Funds of Central South University2016CX014

在线出版日期：2017-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1023-1031