摘要
本申请提供一种基于泡沫图像的矿物浮选细碎泡流速在线检测方法及装置,属于矿物浮选技术领域。该方法包括:通过工业相机获取泡沫图像,基于图像清晰度检测算法对泡沫图像进行工况识别,当工况正常时进行照度补偿;通过特征提取骨干网络提取目标泡沫图像的图像特征图表示F和特征可靠性图表示R;通过关键点检测分支基于目标泡沫图像提取像素级关键点;通过匹配精细化模块基于相邻两帧目标泡沫图像对应的图像特征图表示F进行关键点匹配;将所有关键点匹配结果的位移平均值作为后一帧目标泡沫图像的流速;根据当前帧目标泡沫图像及当前帧目标泡沫图像之前的预设帧数的目标泡沫图像的流速获取实际最终流速,提高流速在线检测的准确性和稳定性。
技术关键词
轻量级卷积神经网络
关键点
泡沫
图像
融合特征
流速
在线检测方法
通道
非线性
工况
工业相机
像素点
代表
双线性
矿物浮选技术
照度
上采样
训练集
定义
系统为您推荐了相关专利信息
铸坯表面
图像显示模块
识别模块
像素
深度学习算法
卷积神经网络模型
生成对抗网络模型
分析方法
深度Q学习
深度学习算法
结构方程模型
变量
深度学习模型
线性回归模型
皮尔逊相关系数
人脸模型
动画生成方法
视频
音频编码器
参数估计算法