（控制科学与工程专业论文）基于泡沫图像的浮选过程监控系统研究与实现.pdf

0 ：，l f r e s e a r c ha n d i m p l e m e n t a t i o no ff l o t a t i o np r o c e s s m o n i t o r i n gs y s t e mb a s e do nf r o t hi m a g e s p e c i a l t y ：c o n t r o ls c i e n c ea n de n g i n e e r i n g m a s t e r d e g r e ec a n d i d a t e ：o uw e n j u n s u p e r v i s o r ： p r o f w a n gy a l i n s c h o o lo fi n f o r m a t i o ns c i e n c e e n g i n e e r i n g c e n t r a ls o u t h u n i v e r s i t y c h a n g s h a h u n a np r c 原创性声明 本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究 工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢 的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不 包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我 共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。 作者签名：欧太军 学位论文版权使用授权书 本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校 有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文， 允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内 容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科 学技术信息研究所将本学位论文收录到中国学位论文全文数据库， 并通过网络向社会公众提供信息服务。 摘要 泡沫浮选是实现矿物分离的一种常见方法。长期以来，选矿厂主 要依靠工人观察浮选槽表面泡沫的物理特征，来完成浮选过程的控 制。但由于人工操作的不确定性和随意性，容易引起药剂制度的紊乱， 难以保证浮选过程的最优控制。为此，本文研究和开发了一种基于泡 沫图像的浮选过程监控系统，为浮选过程优化控制提供指导，以达到 降低企业资源消耗、提高企业竞争力的目的。 首先，总结了浮选泡沫图像的特点，从机理上分析了泡沫图像特 征与工艺指标的关系，研究了系统实现所需的关键图像处理算法。 其次，对系统进行了需求分析和总体设计。通过对比分析不同浮 选槽所产生的泡沫，以及各浮选流程对精矿质量的影响，确定了相机 的最佳安装点。同时，根据工人的实际需求和浮选工艺的特点，明确 了系统的基本功能和实时性要求。在此基础上，设计了系统的硬件和 软件方案，给出了软件各子系统的结构类图，描述了软件主要用例的 动态协作关系，设计了软件的数据库。 最后，重点研究了系统软件关键技术的实现问题。速度和形状特 征的提取是软件实现的难点，为此，研究了基于宏块跟踪和三步搜索 的速度特征提取算法，提出了一种基于最大势能分水岭分割的形状特 征提取算法，并分别描述了算法的实现过程；给出了软件的多线程结 构方案，以解决软件各子线程的同步问题；针对多相机图像采集问题， 详细阐述了解决思路及实现过程；采用专家知识系统为浮选过程优化 控制提供指导。 开发的系统综合图像采集、特征提取、趋势图显示、数据显示和 存储、工艺参数在线预测及专家操作建议指导等功能，具有较强的通 用性，能满足选矿领域视频监控场合的各种需求。 关键词：泡沫图像；浮选过程；监控系统；特征提取；多线程 a b s t r a c t f r o t hf l o t a t i o ni saw i d e l yu s e dp r o c e s st oe x t r a c tc e r t a i nm i n e r a l s f r o mo r e s i n c eal o n gt i m e ，i no r d e rt oi m p l e m e n tt h ep r o c e s sc o n t r o lo f f l o t a t i o n ，a l m o s ta l lt h ef a c t o r i e sd e p e n do nh u m a no b s e r v a t i o nt oo b t a i n p h y s i c a lc h a r a c t e r i s t i c so fb u b b l es u r f a c e h o w e v e r , o w i n gt of r e q u e n t p e r s o n n e lt u r n o v e r , u n r e l i a b i l i t yo ri n a c c u r a c yo fm a n u a lm a n i p u l a t i o n ， m e d i c a m e n ta c c e s s i o nm a yb e c o m ec o n f u s e d c o n s e q u e n t l y , t h ep r o c e s s c o n t r o lo ff l o t a t i o nc a n tb eg u a r a n t e e dt oi m p l e m e n to p t i m a l l y s o ，a k i n do ff r o t hi m a g eb a s e df l o t a t i o n p r o c e s sm o n i t o r i n gs y s t e mw a s r e s e a r c h e da n dd e v e l o p e di n t h i s p a p e r , t h u st op r o v i d eg u i d a n c ef o r o p t i m i z a t i o no ff l o t a t i o np r o c e s s ，c u tr e s o u r s ec o m s u m p t i o na n dk e e p c o m p e t i t i v ep o w e r o fe n t e r p r i s e s f i r s t l y , t h ep r o p e r t i e s o ff r o t h i m a g e sw e r es u m m u r i z e d ，t h e nt h e i n t e r r e l a t i o n s h i pb e t w e e nb u b b l ec h a r a c t e r i s t i c sa n dp r o c e s si n d i c a t o r s w a sa n a l y s e d ，a n da l s ot h ec r u c i a li m a g ep r o c e s s i n ga l g o r i t h m sr e q u i r e d f o rs y s t e mr e a l i z a t i o nw e r er e s e a r c h e do n s e c o n d l y , r e q u i r e m e n ta n a l y s i sa n ds c h e m a t i cd e s i g no fs y s t e mw e r e p r e s e n t e d t r o u g hc o m p a r i n ga m o n gt y p e s o ff r o t h sg e n e r a t e db y d i f f e r e n t f l o t a t i o nc e l l s ，i nc o n j u n c t i o nw i t ha n a l y s i so fc o n c e n t r a t e q u a l i t yt ow h i c hc o n t r i b u t e db ye a c h f l o t a t i o np r o c e d u r e ，c a m e r a s i n s t a l l i n gs p o t s w e r e f i n a l l yd e t e r m i n e d m e a n w h i l e ，a c c o r d i n g t o w o r k e r s a c t u a ld e m a n d sa n df l o t a t i o n ss p e c i f i t i e s ，s y s t e m sf u n d a m e n t a l f u n c t i o na n dr e a l t i m ec a p a b i l i t i e sw e r ep o i n t e do u t b a s e do nt h i s ，d e s i g n s c h e m e so fs y s t e mw e r ep r o p o s e df o rh a n d w a r ea n ds o f t w a r er e s p e c t i v e l y , e a c hs u b s y s t e ms t r u c t u r ew a sp r e s e n t e da n dt h ed y n a m i cc o l l a b o r a t i o n r e l a t i o n s h i p so fm a i nu s e c a s e sw e r ed e s c r i b e d m o r e o v e r , s o f t w a r e d a b a b a s ed e s i g ns c h e m ew a sg i v e n a tl a s t ，r e a l i z a t i o no fs y s t e m sk e yt e c h n i q u ew a sg i v e np r o m i n e n c e i nt h i sp a p e r e x t r a c t i o no fb u b b l ev e l o c i t ya n ds h a p ei ss u c haf o c a ls p o t t h a ta m a c r o - - b l o c k - - t r a c k i n g c o m b i n e dw i t h t h r e e s t e p - s e a r c h b a s e d a l g o r i t h ma n dam a x i m u mp o t e n t i a le n e r g yb a s e dw a t e r s h e da l g o r i t h m w e r ep r o p o s e dt oe x t r a c tv e l o c i t ya n ds h a p ec h a r a c t e r i s t i c sr e s p e c t i v e l y , i l o fw h i c ht h ed e t a i lr e a l i z a t i o np r o c e d u r e sw e r ea l s od e s c r i b e d t h e n ，a m u l t i t h r e a d sd e s i g ns c h e m ew a sp r o p o s e dt oo v e r c o m es y n c h r o n i z a t i o n p r o b l e m sa m o n gt h r e a d s f u r t h e r m o r e ，a c c o r d i n gt od i f f i c u l t i e so fi m a g e a c q u i s i t i o na n dp a r a l l e le x e c u t i o no fm u l t i c a m e r a s ，as o l u t i o ni d e aa n d t h e c o n r r e s p o n d i n gr e a l i z a t i o np r o c e d u r ew e r ee x p o u n d e d o p t i m a l c o n t r o ls t r a t e g yf o rf l o t a t i o n p r o c e s s b a s e do ne x p e r t i s ek n o w l e d g e s y s t e mw a se x h i b i t e da d d i t i o n a l l y t h es y s t e md e v e l o p e ds y n t h e s i z e sl o t so ff u n c t i o n s ，i n c l u d i n gi m a g e a c q u i s i t i o n ，f e a t u r ee x t r a c t i o n ，t r e n dg r a p hp l o t t i n g ，d a t av i s u a l i z a t i o na n d s t o r a g e ，p a r a m e t e r sp r e d i c t i o n ，e x p e r tg u i d a n c eo fo p e r a t i o ns u g g e s t i o n s a n ds oo i l i ti sv e r i f i e dt h a tt h i ss y s t e mh a ss t r o n gv e r s a t i l i t ya n dw i d e r a n g eo fa p p l i c a t i o n st om e e tt h ed i v e r s en e e d so fv i d e os u r v e i l l a n c e o c c a s i o n s k e y w o r d s ：f r o t hf l o t a t i o n ；f l o t a t i o np r o c e s s ；m o n i t o r i n gs y s t e m ； c h a r a c t e r i s t i c se x t r a c t i o n ；m u l t i - t h r e a d s 第一章 1 1 1 2 1 4 第二章 2 1 2 2 2 3 2 4 第三章 3 1 3 2 3 3 3 4 3 5 第四章 4 1 2 3 1图像预处理1 2 2 3 2 颜色特征提取1 4 2 3 3 速度特征提取1 6 2 3 4 形状特征提取17 2 3 5 纹理特征提取18 本章小结19 基于泡沫图像的浮选过程监控系统总体设计2 0 系统需求分析2 0 3 1 1图像采集点的选择2 0 3 1 2 系统的主要功能2 2 3 1 3 系统的实时性需求2 3 硬件设计2 4 软件总体设计2 5 3 3 1图像采集子系统的设计2 6 3 3 2 特征计算子系统的设计2 8 3 3 3数据和图像显示子系统3 0 3 3 4 历史趋势图绘制顺序图3 2 3 3 5 浮选药剂控制策略设计3 3 数据库设计3 5 3 4 1 数据流模型图3 5 3 4 2 图像分析数据表3 6 3 4 3 专家知识数据表3 7 本章小结3 7 基于泡沫图像的浮选过程监控系统的实现3 9 速度特征提取算法的实现3 9 i v 4 1 1基于宏块跟踪的泡沫速度估计算法的实现3 9 4 1 2 基于t s s 的泡沫速度计算4 1 4 2 形状特征提取算法的实现4 3 4 2 1必要的数据结构4 3 4 2 2 基于最大势能的分水岭分割算法实现4 4 4 3多线程并行处理4 7 4 3 1问题的提出4 7 4 3 2多线程的实现4 8 4 4 多相机图像采集5 0 4 4 1图像采集状态分析5 1 4 4 2 扫描检测相机节点改变5 2 4 4 3多相机图像帧的处理5 5 4 5 专家知识系统5 6 4 5 1 规则的表示5 6 4 5 2 粗选槽的专家规则5 7 4 6 历史趋势图5 8 4 7系统报警5 9 4 8 本章小结6 0 第五章总结与展望6 1 5 1 所做研究的总结6 l 5 2 对后续工作的展望6 2 参考文献6 3 致谢6 8 攻读硕士学位期间主要的研究成果6 9 v 中南人学硕i ：学位论文第一章绪论 第一章绪论 我国是世界有色金属第一生产和消费大国。目前有色金属及部分非有色金属 矿物的回收均采用泡沫浮选工艺。为提高浮选效率和有用矿物回收率，近年来各 种新型浮选机械层出不穷，浮选过程的监控技术不断取得进步，各种自动化监控 及图像分析系统在浮选工业中的应用不断增加。越来越多的学者参与到了浮选的 研究工作中。 1 1 课题背景及研究意义 浮选是依据矿物表面可浮性的不同来进行物料分离的一种选矿方法。它使得 一部分矿物有选择性地富集在两相交界处，而其它部分则滞留在水中。天然矿物 中，大多数矿物都有一定的天然可浮性，但是为了保证较高的技术指标，浮选工 业中，通常在矿浆中定时定量地添加几种药剂，如捕收剂、起泡剂、p h 调整剂 等，以改善浮选对象和浮选环境。通过各药剂的化学作用，可灵活地调节矿粒的 可浮性和疏水性，提高矿物的分选效果。 浮选药剂的添加量对浮选性能有直接的影响。定量的药剂添加，能够把泡沫 的尺寸、大小分布和稳定度等物理特性控制在一个合适的范围内，使浮选处于最 优状态，有利于泡沫承载更多有用矿物，提高矿物的回收率和矿物品位。 多年来，选矿厂对药剂添加量的控制主要依赖于人工视觉。操作工人离线化 验矿浆泡沫样本获取其工艺指标值，并通过肉眼观察浮选槽矿浆表面泡沫层的颜 色、大小等特征，形成对浮选运行状态的主观判断，依据个人操作经验，估计药 剂添加量。然而受人工操作主观性、随意性的影响，同一工人在不同时刻，对相 同的浮选状态可能会做出不同判断；另外，由于不同的工人对泡沫品质的看法也 不相同，导致车间的药剂制度很容易因为值守工人的交替而变得紊乱，难以保证 浮选过程处于最佳状态。加上浮选本身就是一个纵择的物理和化学变化过程， 受诸多因素影响，工况的频繁变化、原矿的改变，都使得浮选过程具有严重的非 线性。因此，仅仅依靠人工操作的方式，无法对浮选过程进行有效控制，而且会 造成矿物资源、药剂和人力的浪费，增加企业生产成本，降低企业竞争力。 在过去的二十年里，机器视觉和人工智能发展迅速，并广泛运用到医学扫描、 人脸识别、g p s 定位、无人驾驶等高科技领域，面向军用和安防的各种高端视觉 监控及图像分析设备陆续被开发出来。市面上一些面向工业和民用的工业监控设 备也纷纷崭露头角。与此同时，各种简单易用的数学分析软件，为方便用户进行 中南人学硕一j j 学位论文 第一章绪论 图像处理、数据建模提供了高效的分析平台；强大的可视化面向对象开发工具为 用户提供了直观便利的集成开发环境，让用户搭建一个特定的应用程序框架变得 易如反掌。在现今这种硬、软件条件非常成熟的条件下，把图像处理及人工智能 等高科技手段运用到浮选过程的监控中，开发满足个性化需求的监控系统，以取 代人工视觉，将成为可能瞪1 。 上世纪9 0 年代初，芬兰、英国、澳大利亚、南非、加拿大等国学者开始尝 试将图像分析、人工神经网络等技术引入到浮选过程的研究工作中，并取得了一 定的成果。1 9 9 7 和1 9 9 9 年，国外报道了用于工业浮选的图像视觉系统，并初步 建立了泡沫层特征与浮选性能指标之间的关系模型，为使用多元回归。“、神经网 络h ，等方法实现工艺指标的在线预测打下了基础。 借助与目前成熟的硬件设备和软件平台，开发一套硬件成本低廉、软件操作 界面友好易用、能够显示出各浮选槽的泡沫实时监控画面及泡沫特征曲线、能够 预测工艺指标并给出浮选控制策略的泡沫浮选监控系统，将极大地减少工人的工 作量，提高工人的工作积极性，对浮选过程的优化控制和后续生产有重要意义晦3 。 本论文在国家自然科学基会资助项目( 6 0 6 3 4 9 2 0 ，6 0 8 0 4 0 3 7 ) 和教育部博士 点基金项目( 2 0 0 8 0 5 3 3 1 1 0 3 ) 的资助下开展研究。 1 2 浮选工艺过程分析 1 2 1 浮选工艺简述 在进行泡沫浮选之前，需要将原矿石送入球磨机。经过磨机内许多钢球的充 分辊压与磨碎后，矿石中包含的各种矿物被研磨成单体颗粒，并使颗粒大小( 细 度) 符合浮选工艺的要求。接着，这些细小矿粒被送入浮选槽，并与水、浮选药 剂按照一定的比例混合成矿浆。在鼓风机的充气和浮选机的搅拌下，浮选槽矿浆 内不断有气泡产生，慢慢地充气膨胀并上升至浮选槽矿浆表面。这些气泡表面积 累了大量矿物颗粒并堆积在矿浆表面，形成泡沫层。在离一t d 叶轮高速旋转地驱动 下，泡沫层随矿浆流动至回收槽，被刮板刮走，从而实现有用矿物的回收1 。浮 选工艺操作步骤如图1 1 所示。 2 中南人学硕上学位论文 1 2 2 药剂制度对浮选工艺指标的影响 药剂制度是对药剂种类、用量、配方、添加方式、给药点以及给药顺序等的 规定。在浮选车间，药剂制度是浮选过程的重要操作因素，对浮选指标有重大影 响。药剂添加的种类，一般由可调性实验或者侧线实验来确定。同一过程中加入 矿浆中的浮选药剂有多种，如捕收剂、气泡剂、p h 调整剂、活化剂、抑制剂等。 它们与矿浆中原有的各种成分之间的作用及其交互很复杂，并相互制约。 理论研究和实践经验表明，定制比较好的药剂制度，规范各种药剂的用量， 有利于使这些交互作用达到浮选内部化学作用的某种平衡。药剂添加不当，则会 打破这种平衡，令整个工艺过程处于对矿物分选不利的状态。例如，当捕收剂用 量不足时，浮选矿粒表面的疏水性就不够，那么最终回收的矿物就少，精矿品位 就会降低。反之，当捕收剂过多时，本该被抑制的矿物也浮游，这样一来无用的 矿物颗粒就会在气泡表面竞争黏附，减少目的矿物的上浮机会，导致精矿质量的 下降；另一方面，捕收剂太多还会造成气泡过度矿化，即气泡承载的矿粒过多， 泡沫层因不堪重负而逐渐下沉，无法被刮走，直接导致矿物品位降低。 在实际浮选工作中，工人除按照药剂制度的原则定点定时加药外，通常还要 观察泡沫层状态，并相应地增减药剂，以保证精矿质量，避免“跑槽”、“沉槽” 等极端情况的发生。 第一章绪论 1 2 3 药剂用量与泡沫状态之间的关系 良好的药剂制度，有利于维持浮选泡沫的正常状态，提高浮选工艺指标。在 浮选工业中，所谓的让浮选保持在最佳工况下的控制过程，指的是对原矿供应量、 矿浆充气量、药剂添加量、浮选槽液位、浮选机搅拌速率等对象的控制过程。一 般在浮选车间中，原矿供应量、浮选槽液位和浮选机搅拌速率无需调整，而充气 量在较长时间内都保持恒定，无需经常地调节鼓风机来改变风压。因此，浮选的 控制过程主要是指对浮选药剂用量的控制。 传统人工视觉控制加药量的过程，是先看泡，后加药。在现场工作多年的操 作工人，通过长期观察泡沫，加以个人的体会和感受，已形成了一套基于泡沫可 视外观的药剂添加及浮选过程控制体系。可见，药剂用量对泡沫状态是有着重要 联系的。 部分药剂与泡沫状念的关系概括如下： 起泡剂用量适当的情况下，产生的泡沫较丰富，且泡沫有弹性、稳定性合适， 泡沫被刮板刮至侧槽被回收后能及时破灭。用量过多时，泡沫状态将出现下列变 化：气泡尺寸普遍减小，水膜带油光，亮度增高；泡沫孥韧，富有弹性，稳定性 很高、不易破裂，并且泡沫含水增多。用量过少时，变化情况如下：泡沫数量减 少，夹杂有大气泡；泡沫韧性降低、发脆，破碎率高。 捕收剂对浮选的影响在上一小节已有部分叙述，它对泡沫层结构的影响不如 气泡剂那么明显，但是当捕收剂用量不恰当时，依然可以从泡沫层状态中反映出 来。当用量过多时，会出现下列现象：在泡沫层中，特别是气泡与气泡的接壤处 可见碎碎的小油珠；泡沫层致密、发黏，泡沫矿化程度高、携带的矿粒增多，气 泡大且呈多边形，容易坍塌；气泡表面颜色发黑，透明度较低；气泡移动速度慢。 反之，当用量过少时会导致气泡明显欠载，泡沫层携带矿物较少，气泡较小；泡 沫表面看似光滑、发虚，颜色偏淡，甚至出现大面积的亮点；气泡移动速度快； 同时由于矿粒疏水性太差，泡沫表面承载的大多是细粒矿物，粗粒矿物几乎全部 在矿浆中流失殆尽。 p h 值调整剂影响各种浮选药剂的活度。由于大多数浮选药剂必须先在矿浆 中解离成离子状态，才能在矿物表面发生作用，因此有效离子的数目在很大程度 上依赖于矿浆的p h 值。例如当有效离子是阳离子a + 时，为了提高该离子的浓度 a + 】，必须添加碱性调整剂( 如n a 2 c 0 3 ) ，以使矿浆呈碱性。在该种情况下，当 p h 值调整剂添加过量时，矿浆p h 值过高，泡沫层很黏，容易与其它泡沫兼并 成一个大泡，呈长条形，易崩塌；泡沫颜色值偏低，亮度较暗；泡沫移动速度慢。 当p h 调整剂添加过低时，泡沫数目多，体型小，大多呈圆形，破碎率高；泡沫 4 j 中南人学硕j ：学位论文 第一章绪论 颜色值很高( 部分金属矿，如铝土矿呈红色) ，亮度及透明度高；泡沫移动速度 快。 1 2 4 泡沫状态与工艺指标的关系 泡沫状态直接反映了泡沫质量的好与坏。泡沫质量指的是气泡的尺寸、数目 和分布。 气泡尺寸对浮选结果有直接影响。当充气量一定时，增大气泡尺寸，将减小 气泡的总表面积，对有用矿粒的碰撞和黏附产生不利影响；减少气泡尺寸，增大 气泡表面积，有利于泡沫的矿化，但携带矿粒的上浮力降低了。显然，这两种情 况都将导致精矿质量的下降。 小气泡能帮助改善粗粒级的浮选。溶解在浮选槽内的空气，随着压强的下降， 会逐渐从矿浆液里析出而形成许多小气泡。小气泡的选择性较强，通常会优先从 浸润性差的矿物表面析出。矿物表面粘滞的小气泡，很容易和大泡兼并，变成由 大小气泡和矿粒组成的絮团，利于粗粒浮选，提高粗粒级的回收率。气泡尺寸和 小泡数目可以通过给药量进行控制。 气泡尺寸、大小分布和颜色等物理因素是精矿质量的外在反映。最佳的泡沫 状态是：泡沫层中的绝大多数气泡尺寸应该保持适中，并由尺寸不同的气泡组合 而成，特别是应夹杂有一定数量的小气泡；泡沫颜色越黑越好。在浮选生产中， 浮选的控制主要是通过对所选用浮选药剂种类及用量的调节，来间接地调控泡沫 质量，以使泡沫的尺寸、数目、稳定度等结构特性最适于矿物分离，从而实现精 矿质量的最佳化。 综上所述，针对不同工艺指标所反映出来的不同泡沫状态，提取泡沫图像的 统计特征，利用多元回归、神经网络等手段实现工艺指标的在线预测，是可行的。 1 3国内外研究及应用现状 图像分析与识别的研究可以追溯到1 9 6 0 年初。由于图像信息量大，并且图 像处理算法复杂度高，对计算机的性能要求较高，所以早期这方面研究和应用并 不多见，大多数图像处理算法只能在价格昂贵的超级计算机上实践。1 9 8 0 年后， 随着个人计算机的普及和中央处理器速度的飞速提升，图像处理算法有了性能可 靠的硬件载体，丌始走上快速发展的道路，并广泛地应用在农业生产、工业监测、 生物医学、航空航天、军事、机器视觉、模式识别等领域。目前数字图像处理已 经成为一门倍受关注、具有远大发展前景的新兴学科。 第一章绪论 1 3 1 浮选泡沫图像处理技术的研究现状 南非的m o o l m a n 等人最早将图像分析与识别技术引入到泡沫浮选研究中。 1 9 9 4 年，m o o l m a n 7 】分析了气泡的色彩，采用一种基于快速傅里叶变换的方法对 某铜选矿厂的浮选泡沫视频进行处理，提出利用气泡表面的视觉特征来体现整个 气泡的全局特征，进而判断粗选槽泡沫铜含量的高低。同时，他还指出不同品位 的泡沫层具有不同的纹理结构。随后，m o o l m a n 和a l d r i c h 等人相继提取了浮选 泡沫视觉特征，分析了它们与浮选性能的联系，指出对回收率和品位影响最大的 三个指标是泡沫的稳定性、运动速度和面积均值 8 1 0 】。 英国诺丁汉大学的h a r g r a v e 和h a l l t l l 】研究泡沫表面颜色和组织结构，据此 诊断锑浮选过程中锑的品位和质量。他们选取从锑选矿厂采集的视频数据，利用 图像处理技术和人工神经网络绘制得到泡沫表面图像的颜色直方图和自组织描 述图。通过统计方法对采样数据进行分析，寻找这些数据与精矿质量、水和固体 流速等性能参数之间的关系。研究表明，浮选泡沫的颜色特征参数能够用于浮选 生产过程中矿物质量的估计。 澳大利亚的b a r t o l a c c i 和p e l l e t i e r 等人研究了基于泡沫纹理特征的泡沫状态 识别 1 2 】。他们采用m u l t i v a r i a t e 图像分析法研究了浮选泡沫图像的光谱特性，并 以小波变换提取泡沫的形态学信息，在此基础上，按照纹理特征的不同区分泡沫 状态，为泡沫外观提供定性的信息，该结果已应用于工业实际生产。 国内针对浮选泡沫图像处理技术的研究起步较晚，主要针对煤泥和重金属的 浮选。 李珍香和罗宏字【1 3 , 1 4 】针对煤泥浮选检测时存在的问题，提出了利用计算机对 浮选泡沫图像进行分析与识别的新方法。通过把图像分成若干区域，进而以边缘 提取算法分割出每个气泡。他们认为，气泡大小分布和灰度均值能有效反映出其 它特征参数的情况，如充气率、矿浆p h 值以及粘附在气沫表面的矿物种类和数 量。 湖南师范大学的王卫星【b 】研究了一种基于泡沫视窗图像分析的矿物泡沫分 析方法。通过气泡分割、特征分析和建模，获得了一系列泡沫分析值和统计函数， 提取了气泡的形状、表面属性参数、矩测量、傅立叶分析等参数。 1 3 2 泡沫图像监控系统研究现状 2 0 世纪8 0 年代初期，已有学者试图将图像分析方法引入到浮选过程监控中， 但是由于当时图像设备价格不菲，加之个人计算机硬、软件技术尚未发展成熟， 因而图像方法的介入只是一种有益的探索。随着电子技术、图像处理技术的飞速 6 中南人学硕- j j 学位论文 第一幸绪论 发展，2 0 世纪9 0 年代丌始，国外许多学者开始利用计算机处理浮选泡沫图像， 在泡沫特征提取、矿物品位预测方面做了大量研究。 智利的g u a r i n i 1 6 】提出用工业级c c d 摄像机摄取泡沫图像，通过视频卡把图 像送入计算机，用软件测算出泡沫中气泡的大小、形状、颜色等参数，把这些泡 沫物理参数用来评估矿物浮选过程的质量，该技术在智利一家大型铜浮选厂进行 过试验，取得了较好的效果。1 9 9 7 年，智利天主教大学电子工程系的西普利安 剖1 7 , 1 8 】丌发了一种实时分析浮选泡沫动力学特征的系统a c e f l o t ，用于支持选 矿厂操作人员在矿物泡沫浮选过程中的控制与管理。该系统包含了探测浮选槽故 障和低指标状态操作的子系统。系统用图像处理技术来测量浮选槽表面泡沫物理 参数，为浮选控制提出正确的校正操作指令，同时会在工艺发生故障时发出警报， 估计故障原因并提出相应对策。这套系统在智利某铜浮选厂进行了为期九个月的 试验，但该系统仅局限于铜浮选的应用。 芬兰赫尔辛基工业大学控制工程实验室的k a a r t i n e n 和h a t o n e n 等人开发了 基于图像分析的多相机锌浮选控制系统【1 9 2 0 】。他们首先在粗选槽建立了一个单相 机系统，结果表明单相机系统对提高锌精矿质量及回收率产生了一定帮助。依据 建立单相机系统的经验，随后又建立了一套多相机系统，系统能同时从六个浮选 单元分析起泡表面特征，对每一幅图像提取6 0 7 0 个不同的变量，包括气泡红色 分量、泡沫速度、平均气泡尺寸、气泡崩塌率等，并将这些变量参数用于浮选实 时控制。该系统已安装到芬兰p y h a s a l m i 矿山的锌浮选回路中，大量实验结果数 据表明，系统大幅度改善了锌的回收。 h o l t h a m 等人研究了纹理谱和像素跟踪技术【2 1 2 2 1 。他们把工业摄像机垂直安 装在浮选槽上方，选择浮选槽表面2 m 的高度，视场为3 0 0 x 3 0 0 m m 2 的泡沫区域， 建立了一套泡沫图像分析系统j k f r o t h c a m 2 3 1 。但是从现场运行的结果来看，该 系统对泡沫大小的估计不太准确拉引。 芬兰奥拓昆普公司研制了泡沫分析仪f r o t h m a s t e r t 2 5 】。它采用图像处理技术， 计算浮选泡沫物理参数( 尺寸、稳定性和运动速度) ，并将这些参数转化为4 - 2 0 m a 的标准电流信号输出，用以对浮选设备进行控制。但是该系统价格昂贵，无实时 泡沫图像输出，且泡沫特征曲线无变化比6 i 。 北京矿冶研究总院的曾荣和沃国经【2 7 2 8 】开发了基于图像处理的浮选监测系 统。系统软件采用v c 6 0 编写，硬件使用摄像头和视频采集卡对捕获到的浮选 泡沫图像进行分析。系统计算出泡沫颜色参数、气泡个数和大小、泡沫的稳定性 和移动速度等泡沫物理参数，选取气泡数、色调比和相对黄三个参量，运用多元 回归法得到二次方程预测金属品位。该系统投入国内金川公司使用。 中国矿业大学的刘文礼、陈子彤、路迈西等人开发了煤泥浮选泡沫数字图像 中南人学硕十学位论文 第一章绪论 获取系统 2 9 - 3 1 】。他们引入空间灰度相关矩阵和邻域灰度相关矩阵，分析泡沫的 纹理特性，提取泡沫特征参数，定性地指出它们与泡沫纹理之间的相关性。他们 还采用d e l p h i 编写了煤泥浮选泡沫特征参数提取软件，完成了精矿泡沫图像特 征参数的提取工作。 综上所述，国外的泡沫浮选研究对象大都针对钢铁、铜、锌等重金属或煤泥 的选矿。由于重金属本身的特性，浮选过程中泡沫上黏附的矿粒较少，气泡大小、 颜色、亮度等视觉特征明显，稳定度高，不易破裂；而在轻金属浮选过程中，气 泡上黏附的矿粒较多，往往呈过载状念，泡沫絮状易破裂，气泡大小特征相对不 明显，因此国外的研究成果不能用于国内大多数轻金属选矿厂的浮选过程。现有 的各种泡沫分析系统，难以适用于轻金属浮选泡沫图像分析，因此，需要研究矿 物浮选泡沫的总体特性，提取能够反映浮选性能的泡沫特征，在此基础上，开发 一套基于泡沫图像的浮选过程监控系统，以达到提高精矿品位、降低尾矿品位及 药剂消耗量的目的。 1 4 论文的主要内容和结构安排 本文从分析浮选工艺的基本过程入手，着眼于泡沫图像监控系统的开发及其 所涉及的关键技术实现开展研究。通过对泡沫图像特点以及泡沫图像特征与工艺 指标关系的分析，研究了泡沫图像特征提取方法；从监控相机安装点的选择、系 统的基本功能和实时性要求三方面探讨了系统的需求分析，在此基础上提出了系 统的软、硬件方案；重点研究了系统关键技术，包括速度和形状特征提取算法、 软件多线程并行处理、多相机图像采集和专家知识系统等的实现。论文的结构安 排如下： 第一章绪论：介绍了浮选工艺过程以及泡沫监控系统的应用现状，分析了 现有系统应用于轻金属浮选过程的不足，指出了开发一套通用性强的泡沫图像监 控系统的必要性和现实意义。 第二章泡沫图像的特点和特征提取方法研究：不同矿物的浮选泡沫，虽然 在浮选过程所产生气泡的大小、颜色等视觉特征各有差异，但是与其它自然图像 相比，所有的泡沫图像仍具有一些通性。在总结这些通性的基础上，本文分析了 泡沫视觉特征与工艺指标的关系，选取了几个能准确反映浮选指标的图像特征， 并着重研究这些特征的有效提取方法。 第三章基于泡沫图像的浮选过程监控系统总体设计：由于每个浮选槽的泡 沫都有其不同的特点，浮选流程各个阶段对精矿质量的影响也是不一样的，不可 能在所有浮选槽安装监控相机，为此，本文通过对各个浮选槽的泡沫样本的分析， 中南人学硕i j 学位论文 第一章绪论 总结出各槽泡沫的不同点，最终确定了相机的最佳安装点；结合浮选工艺特点和 现场实际需要，确定了系统的基本功能，在此基础上，设计了系统的硬件方案， 使之能满足工业监控领域的实时性需求；提出了软件的总体设计方案，构建软件 各子系统的类图结构，分析了主要类成员的属性和方法。同时，以顶层数据流图、 内部数据流图和主要数据表三种形式描述了软件数据库的设计过程。 第四章基于泡沫图像的浮选过程监控系统的实现：重点阐述了系统软件中 几个关键技术的实现过程。浮选泡沫的各个物理特征当中，速度和形状是影响精 矿质量的两个关键指标，着重针对这两个特征的提取方法展开研究，以算法流程 图和伪代码阐述了算法的实现过程。多线程的同步控制与综合调度问题、多相机 的图像采集与并行处理问题和专家知识系统的设计问题，也是实现本监控系统软 件的难题，针对这些问题，分别提出了不同的解决方案，并描述了具体实施过程。 第五章总结与展望：对论文完成的工作进行总结，提出了有待进一步研究 和完善的问题。 9 中南大学硕 ：学位论文 第二章泡沫幽像的特点和特征提取方法研究 第二章泡沫图像的特征提取方法研究 泡沫表面物理特性与浮选工艺状态密切相关，气泡的大小、颜色和速度等物 理特征可直接与浮选精矿质量建立联系。基于泡沫图像的监控系统能否成功实 现，其中很关键的一点，就在于对泡沫图像的处理。泡沫图像的处理，是以选矿 过程浮选阶段的泡沫图像为研究对象，通过相机和图像采集卡获取泡沫图像，采 用高效的图像处理算法在计算机上进行分析，提取出泡沫主要特征参数的过程。 本章在分析浮选泡沫图像特点的基础上，探讨泡沫主要图像特征的提取方法。 2 1浮选泡沫图像的特点 由于矿物种类和原矿品位的不同，入磨后矿粒的粗细度不一样，矿物在浮选 阶段所表现出来的泡沫表面物理特征有很大区别。现场调研分析发现，轻金属矿 物浮选由于其颗粒较细、重量轻，产生的气泡非常小，气泡呈絮状，使得浮选槽 表面累积了众多小气泡，气泡与气泡之间相互粘合、叠加，形成矿物的堆积层并 且易破裂。重金属和煤泥浮的选泡沫物理特性比较明显，产生的泡沫往往都比较 大，多呈圆形，也不易发生泡沫堆积现象。轻金属的浮选泡沫图像与重金属和煤 泥的浮选泡沫图像如图2 1 所示。 。? ? j ” 乡? # 7 ： 一 “ # 西，7 ” - s 一 ( a ) 某轻金属浮选泡沫 眵孓1 刁职 寥溺 。惫t | i ：，毳j ； 簟疆0 夕_ | ； 黧。，磊：。麓曩副 ( c ) 煤泥浮选泡沫 不同矿物的浮选泡沫图像，虽然其所表现出来的形状、颜色等物理特性不一 样，但是与非矿物浮选泡沫图像相比，还是具有一些共同特性的。结合图2 1 对 浮选泡沫图像进行分析，可以总结它们具有以下共同点： ( 1 ) 泡沫层与矿浆之间的狄度值对比度低。尽管泡沫层在负载了较多的矿粒 后颜色可能会加深，但从气泡形成的机理上看，这些气泡归根结底还是从矿浆内 部析出来的，所以它不可能与矿浆表现出较大的色彩差异。 ( 2 ) 图像噪声比较大。图像采集是在浮选车间完成的，采集环境较为恶劣。 白天受自然光影响、夜间受车间内的荧光灯影响，加之空气中浮尘较多，使得拍 1 0 中南人学硕l 学位论文第二章泡沫图像的特点和特征提取方法研究 摄的泡沫图像含有较多噪点；另外，由于机械作用，浮选槽有一定的振动，最终 导致获取的图像失真。 ( 3 ) 气泡项部有高亮区。矿物颗粒并不是均匀地在气泡表面分布的，它们主 要集中在气泡体的两侧，顶部中心的某个连通区域几乎不承载矿物，因此，光照 后气泡中心区域将呈高亮状态，亦即像素的狄度值最高。越靠近气泡边界线的点， 其灰度值越低。 ( 4 ) 不同气泡的形状和灰度级差异较大。受充气率、药剂和给矿量等因素的 影响，泡沫层中的气泡形状