(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111615444.2 (22)申请日 2021.12.28 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113987847 A (43)申请公布日 2022.01.28 (73)专利权人 矿冶科技 集团有限公司 地址 100160 北京市丰台区南四环西路18 8 号总部基地十八区23号楼 (72)发明人 刘道喜　王旭　邹国斌　刘日新　 谢卫红　王庆凯　雷雨田　廉镜民　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 代理人 张萍 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06F 17/16(2006.01) G06T 7/00(2017.01) G06T 7/62(2017.01) G06T 7/90(2017.01)(56)对比文件 CN 110082375 A,2019.08.02 CN 107817190 A,2018.0 3.20 CN 104634265 A,2015.0 5.20 CN 10737 7228 A,2017.1 1.24 US 20141 10311 A1,2014.04.24 CN 113643298 A,2021.1 1.12 桂卫华等.基于机器视觉的矿物浮选过程 监 控技术研究进 展. 《自动化学报》 .2013,第39卷 (第11期),第1879-18 88页. 刘小波.泡沫图像处 理技术在矿物浮选作业 中的应用. 《计算 技术与自动化》 .2012,第31卷 (第3期),第138-141页. (续) 审查员 刘梦佳 (54)发明名称 浮选泡沫矿化程度计算方法、 装置及电子设 备 (57)摘要 本发明提供了一种浮选泡沫矿化程度计算 方法、 装置及电子设备， 包括： 获取浮选过程中的 浮选泡沫图像， 并基于浮选泡沫图像确定泡沫特 征参数； 其中， 泡沫特征参数至少包括： 泡沫尺 寸、 泡沫面积、 泡沫稳定性以及泡沫颜色； 将泡沫 特征参数输入到预先确定的泡沫相对矿化程度 模型中， 确定泡沫相对矿化程度值； 其中， 泡沫相 对矿化程度值用于表征浮选泡沫矿化程度； 基于 泡沫相对矿化程度值和预先确定的浮选泡沫矿 化程度评价区间， 确定浮选泡沫矿化程度。 本发 明可以将泡沫相对矿化程度进行量化表征， 减少 操作工人主观因素的影响， 提高结果的准确性。 [转续页] 权利要求书2页 说明书17页 附图3页 CN 113987847 B 2022.04.01 CN 113987847 B (56)对比文件 唐朝晖等.基 于泡沫图像特 征和物元 可拓模 型的锑浮选 工况识别. 《控制与决策》 .2015,第3 0 卷(第8期),第1485 -1490页. C. Aldric h等.Online monitoring and control of froth fl otation systems with machine vision： A review. 《I nternati onal Journal of Mi neral Proces sing》 .2010,第96 卷(第1-4期),第1-13页.Xiaoli Wang等.Proces s working condition recogn ition based o n the fusi on of morpho logical and pixel set features of froth for froth fl otation. 《Minerals Engineering》 .2018,第128卷第17-26页. Yuexian Yu等.Sl ime coati ngs in froth flotation： A review. 《Mi nerals Engineering》 .2017,第1 14卷第26 -36页.2/2 页 2[接上页] CN 113987847 B1.一种浮选泡沫矿化 程度计算方法， 其特 征在于， 包括： 获取浮选过程中的浮选泡沫图像， 并基于所述浮选泡沫图像确定泡沫特征参数； 其中， 所述泡沫特征参数至少包括： 泡沫 尺寸、 泡沫面积、 泡沫稳定性以及泡沫颜色； 将所述泡沫特征参数输入到预先确定的泡沫相对矿化程度模型中， 确定泡沫相对矿化 程度值； 其中， 所述 泡沫相对 矿化程度值用于表征浮选泡沫矿化 程度； 基于所述泡沫相对矿化程度值和预先确定的浮选泡沫矿化程度评价区间， 确定浮选泡 沫矿化程度； 所述泡沫相对矿化程度模型的构建步骤， 包括： 基于预设的历史数据库确定标准图像 样本库和标准特征参数样本库； 其中， 所述标准特征参数样本库中的泡沫特征参数与所述 标准图像样本库中的标准泡沫图像相对应； 基于标准特征参数对所述泡沫特征参数进 行标 准化处理； 其中， 所述标准特征参数为所述标准特征参数样本库中泡沫相对矿化程度值为 1 的样本对应的泡沫特征参数； 基于标准化后的所述泡沫特征参数和所述标准图像样本库中 的标准泡沫图像， 采用边界约束算法确定每个所述泡沫特征参数对应的系数矩阵以及总系 数矩阵； 基于每个所述泡沫特征参数对应的系 数矩阵以及总系 数矩阵， 确定所述泡沫相对 矿化程度模型； 所述基于标准化后的所述泡沫特征参数和所述标准图像样本库中的标准泡沫图像， 采 用边界约束算法确定每个所述泡沫特征参数对应的系数矩阵以及总系数矩阵的步骤， 包 括： 将所述标准图像样本库中浮选泡沫矿化程度最好和浮选泡沫矿化程度最差的标准泡沫 图像， 确定为目标泡沫图像； 基于所述标准特征参数样本库， 确定所述目标泡沫图像对应的 目标泡沫特征参数； 基于标准化后的所述泡沫特征参数和所述 目标泡沫特征参数， 确定每 个所述泡沫特征参数对应的系数矩阵以及总 系数矩阵。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将所述泡沫特征参数输入到预先确定 的泡沫相对 矿化程度模型中， 确定泡沫相对 矿化程度值的步骤， 包括： 按照以下泡沫相对 矿化程度模型确定泡沫相对 矿化程度值RMD： 其中，R表示总系数矩阵， W表示泡沫尺寸系数矩阵， S表示泡沫尺寸矩阵， K表示泡沫面 积系数矩阵， A表示泡沫面积矩阵， Q表示泡沫稳定性系数矩阵， F表示泡沫稳定性矩阵， P表 示泡沫颜色系数矩阵， CM表示泡沫颜色特 征矩阵，X表示常数。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述泡沫相对矿化程度值和预先 确定的浮选泡沫矿化 程度评价区间， 确定浮选泡沫矿化 程度的步骤， 包括： 当所述泡沫相对 矿化程度值 时， 确定浮选泡沫矿化 程度非常好； 当所述泡沫相对 矿化程度值 时， 确定浮选泡沫矿化 程度较好； 当所述泡沫相对 矿化程度值 时， 确定浮选泡沫矿化 程度较差； 其中， 表示泡沫相对矿化程度的最大值， 表示泡沫相对矿化程度的最小值， 和 表示泡沫相对 矿化程度的指标因子 。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于标准特征参数对所述泡沫特征参 数进行标准化处理的步骤之前， 还 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113987847 B 3