张润钦
- 作品数：4 被引量：2H指数：1
- 供职机构：中南大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技支撑计划湖南省科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术矿业工程更多>>
- 基于矿物浮选泡沫图像的分类方法
- 基于矿物浮选泡沫图像的分类方法，通过将实时获取的泡沫图像归类到不同的已知工况中。本发明将文本分类中的词汇表引入到浮洗泡沫图像中，通过对工业摄像机所获取的泡沫图像分块以及特征参数提取，采用K均值聚类方法对提取的泡沫图像颜色...
- 王雅琳张润钦陈晓方谢永芳桂卫华阳春华
- 文献传递
- 基于矿物浮选泡沫图像的分类方法
- 基于矿物浮选泡沫图像的分类方法，通过将实时获取的泡沫图像归类到不同的已知工况中。本发明将文本分类中的词汇表引入到浮洗泡沫图像中，通过对工业摄像机所获取的泡沫图像分块以及特征参数提取，采用K均值聚类方法对提取的泡沫图像颜色...
- 王雅琳张润钦陈晓方谢永芳桂卫华阳春华
- 文献传递
- 基于向量空间模型的浮选泡沫图像分类方法研究被引量：1
- 2013年
- 针对基于图像底层特征的泡沫图像分类识别正确率不高、存在语义鸿沟问题,提出一种基于向量空间模型(VSM)的浮选泡沫图像分类方法。该方法借鉴文本分类方法,对工业摄像机获取的大量泡沫图像通过分块、底层特征提取和聚类,构造泡沫状态词汇表;在此基础上,经词汇相似度和词频计算,用词袋向量描述泡沫图像;最后,采用VSM实现实时泡沫图像的有监督分类识别。用某金属浮选过程工业现场泡沫图像数据对该方法进行了实验验证,实验结果表明,该方法的工况识别平均准确率近90%,明显优于基于底层特征的分类方法,并在一定程度上解决了语义鸿沟问题,具有很好的应用价值。
- 王雅琳张润钦谢永芳桂卫华
- 关键词：泡沫图像纹理
- 基于局部特征的矿物浮选泡沫图像分类与工况识别
- 近年来，数字图像处理技术在矿物浮选过程中得到了广泛的研究与应用。浮选泡沫表面状态信息与浮选生产状况、经济指标之间密切相关，通常不同的浮选工况，泡沫表面纹理深浅、清晰度、颜色等特征各不相同，可以通过识别泡沫图像来得到工况信...
- 张润钦
- 关键词：矿物浮选向量空间模型
- 文献传递
