梁利利，高 楠

(咸陽(yáng)師范學(xué)院,陜西 咸陽(yáng) 712000)

隨著我國(guó)工業(yè)的迅速發(fā)展，礦物成為當(dāng)前需求量最大的資源。在此背景之下，我國(guó)礦物資源總量正在日漸減少，礦產(chǎn)資源的品質(zhì)正在逐步下降。由此看出，在當(dāng)前礦產(chǎn)資源極度匱乏的社會(huì)環(huán)境之下，對(duì)低品位礦產(chǎn)資源的提取技術(shù)研究工作刻不容緩。就目前情況來(lái)看，大部分銅礦廠普遍采用浮選法進(jìn)行礦產(chǎn)資源提取工作。浮選法是一種利用礦物顆粒表面的物理化學(xué)特征來(lái)進(jìn)行礦石提取的方法，該方法在應(yīng)用于銅礦廠的生產(chǎn)過(guò)程中，浮選泡沫將直接決定這最終選礦效果的好壞[1]。然而，當(dāng)前大部分銅礦廠在進(jìn)行浮選過(guò)程中，主要采用人工的形式對(duì)泡沫外觀特征進(jìn)行觀察，并以此作為依據(jù)對(duì)生產(chǎn)操作進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)節(jié)。但由于人工操作效率較低，使銅礦浮選過(guò)程無(wú)法保持優(yōu)秀的運(yùn)行狀態(tài)，從而導(dǎo)致最終礦物提取效果不容樂(lè)觀，這無(wú)疑是對(duì)礦物資源的浪費(fèi)。今年來(lái)，隨著我國(guó)智能技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的學(xué)者開始對(duì)智能選礦過(guò)程技術(shù)展開研究，并在結(jié)合浮選現(xiàn)場(chǎng)泡沫特征進(jìn)行工況智能識(shí)別方面取得有效進(jìn)展。將智能控制機(jī)器視覺(jué)等相關(guān)技術(shù)與礦物浮選過(guò)程進(jìn)行結(jié)合，將實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)獲取浮選泡沫圖像特征的目的，并將此特征參數(shù)作為依據(jù)對(duì)浮選工況進(jìn)行識(shí)別，便于相關(guān)人員及時(shí)掌握選礦過(guò)程的生產(chǎn)參數(shù)，使選礦生產(chǎn)過(guò)程長(zhǎng)期處于較好的生產(chǎn)狀態(tài)。由此可見，對(duì)泡沫圖像特征提取方法的研究有助于提高礦產(chǎn)資源利用率。

1 銅浮選工藝過(guò)程

銅浮選工藝過(guò)程主要通過(guò)在一定的條件下，利用浮選藥劑在礦梁中產(chǎn)生具有一定礦粒的泡沫，再利用對(duì)該泡沫進(jìn)行回收來(lái)提高原有礦物品質(zhì)，使低品位礦物能夠達(dá)到還原冶煉的相關(guān)要求。

銅礦浮選過(guò)程主要分為四步：第一，通過(guò)球磨機(jī)的應(yīng)用將金屬礦石磨碎，并將磨碎的金屬礦石與水進(jìn)行充分混合，從而形成礦衆(zhòng)；第二，在礦裝中加入相關(guān)的浮選藥劑，并對(duì)其進(jìn)行不斷的攪拌，以此提高礦物的可浮性；第三，將經(jīng)過(guò)攪拌之后的礦裝送至浮選槽中，并采用鼓風(fēng)機(jī)在浮選槽底部注入空氣；第四，隨著攜帶礦粒的氣泡流入到泡沫槽中，從而形成泡沫產(chǎn)品[2]。具體選礦工藝流程如圖1所示。

圖1 選礦工藝

礦物表面的潤(rùn)濕性是決定礦物是否具備浮選資格的關(guān)鍵所在。通常情況下，大部分礦物的可浮性都相對(duì)較差，必須加以浮選藥劑提高礦物的可浮性，使該礦物具備浮選資格。當(dāng)前，工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)普遍采用起泡劑以及調(diào)整劑作為主要的浮選添加藥劑。其中起泡劑主要作用于增強(qiáng)泡沫的礦物粒子，對(duì)泡沫的形成以及礦化起到有效的促進(jìn)作用；調(diào)整劑則起到改變礦物表面疏水性的作用，能夠使泡沫吸附更多浮游的礦粒。

在進(jìn)行泡沫浮選的過(guò)程中，可將泡沫的表觀狀態(tài)作為依據(jù)，對(duì)該泡沫的浮選工況進(jìn)行判斷。浮選泡沫表面的各項(xiàng)特征皆能反映出不同的工藝狀況，如浮選泡沫的尺寸、紋理、顏色以及穩(wěn)定性等。本文則針對(duì)圖1中銅浮選槽中泡沫圖像多堆積和流速快的特點(diǎn)，從銅礦泡沫圖像的紋理入手，探討對(duì)其紋理特征進(jìn)行提取。

2 小波變換算法的提出

在浮選泡沫的各項(xiàng)表面特征中，尺寸及紋理是最為常用的兩種泡沫圖像特征，直接關(guān)系著浮選生產(chǎn)的工況。借助分水嶺分割方法將獲取到精準(zhǔn)的泡沫尺寸分別，但該方法唯一的缺陷就是過(guò)于復(fù)雜[3]。對(duì)此，在該基礎(chǔ)上，人們提出引入小波變換的方法對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行處理。

實(shí)踐表明，小波變換是建立在傅里葉變換基礎(chǔ)上的一種信號(hào)處理方法，表現(xiàn)出較好的性能優(yōu)勢(shì)。小波分析可以通過(guò)伸縮、平移等預(yù)算，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)信號(hào)的多尺度變換。正是因?yàn)樾〔ㄗ儞Q的這個(gè)功能，使得小波變換解決了傳統(tǒng)傅里葉變換中窗口不固定，同時(shí)缺乏離散正交的問(wèn)題。

(1)

其中，j表示尺度，j=0,1，…。

fj+1(x,y)=fj(x,y)+dj(x,y)

(2)

且有：

=0

(3)

(4)

(5)

在公式(4)和(5)中，φ、Ψ分別表示為尺度函數(shù)和小波函數(shù)，k、m分別表示對(duì)應(yīng)矩陣的行和列。由此，通過(guò)上述的公式，可以得到分解后的小波序列cj+1={cj,dj+1,dj+2,dj+3}。

上述分解過(guò)程用濾波器組來(lái)表示，可表示為如圖2所示。

圖2 小波分解的濾波器組示意圖

對(duì)圖2示意圖來(lái)講，其工程解釋為：首先通過(guò)高通和低通濾波器對(duì)信號(hào)的行進(jìn)行抽樣分解，然后在上述分解的基礎(chǔ)上，對(duì)列進(jìn)行抽樣，進(jìn)而得到分解后的小波序列，進(jìn)而得到一個(gè)多尺度的圖像信號(hào)。

3 小波變換的改進(jìn)

在對(duì)銅浮選提取過(guò)程中，如何對(duì)關(guān)鍵特征進(jìn)行提取，進(jìn)而識(shí)別浮選工況，是當(dāng)前思考的重點(diǎn)。在銅浮選工藝過(guò)程中，為判斷銅浮選生產(chǎn)的情況，提高銅篩選的效率，通常采用分割方法對(duì)泡沫顏色、穩(wěn)定度等對(duì)圖像特征進(jìn)行提取。這種分割方法通常使得分割后的圖像不具備尺度特征，進(jìn)而給后續(xù)的分類造成影響。雖然采用小波變化可以得到多尺度特征圖像，但是很難得到可用于符合人工視覺(jué)的圖像。對(duì)此，在參考相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，借鑒彭濤等的研究成果[5-6]，提出小波變換二值化的圖像紋理特征提取方法。

3.1 圖像重構(gòu)

在圖像特征提取中，以紋理中能量、小波系數(shù)矩陣等作為主要提取對(duì)象。

(6)

(7)

其中，‖·‖F(xiàn)代表范數(shù)；E代表能量，M×N表示大小。

通過(guò)圖2對(duì)圖像信號(hào)的分解后，得到不同階的圖像紋理特征，進(jìn)而得到一個(gè)灰度圖像I(x,y)的多尺度表示。而隨著分解的不斷增加，子圖會(huì)越來(lái)越多，并且越來(lái)越小。要保證各子圖與原始子圖一樣的頻率，需要對(duì)部分子圖進(jìn)行重構(gòu)。彭濤等人通過(guò)研究后認(rèn)為，在對(duì)子圖重構(gòu)中選擇部分逼近子圖進(jìn)行重構(gòu)，并給出重構(gòu)子圖的頻率范圍以及其對(duì)應(yīng)的空間寬度，具體見圖3所示。

圖3 圖像重構(gòu)下頻率與空間寬度之間的關(guān)系

3.2 小波二值化

在完成圖像的重構(gòu)后，對(duì)重構(gòu)子圖Sv進(jìn)行小波二值化處理。假設(shè)Sv存在L個(gè)灰度級(jí)，灰度值為i的像素?cái)?shù)表示為ni，那么子圖總的像素用N表示，則各個(gè)灰度值的概率為[7]：

(8)

以 作為門限，將圖分為兩個(gè)區(qū)域，一個(gè)區(qū)域?yàn)?～t，計(jì)作A；另一個(gè)區(qū)域?yàn)閠+1～L-1，計(jì)作B。由此，根據(jù)概率和灰度均值計(jì)算公式，可以得到其總的灰度均值和類間方差。而要對(duì)圖像進(jìn)行分割，在本文中引入最優(yōu)分割閾值σ，認(rèn)為使得類間方差最大，則為所求的最優(yōu)分割閾值。

3.3 特征獲取

通過(guò)上述的方法對(duì)圖像進(jìn)行重構(gòu)，然后分別統(tǒng)計(jì)出二值化后的圖像表示區(qū)域面積，并最終不同尺度下的二值化圖像的總面積，計(jì)作A。由此將相鄰二值圖像的泡沫總面積相減，得到泡沫子圖等效面積:

Ej=Aj+1-Aj

(9)

由此，上述的Ej則表示為通過(guò)二值化后獲取的等效尺寸特征，并且其面積隨著直徑的變化而連續(xù)變化。

4 圖像特征提取整體流程設(shè)計(jì)

根據(jù)上述的方法，我們將整個(gè)圖像特征的提取流程設(shè)計(jì)為如圖4所示。在該流程中，首先對(duì)圖像進(jìn)行灰度化處理，然后進(jìn)行小波變換和二值化處理，最后得到二值化的圖像，并根據(jù)聚類分析算法對(duì)上述的圖像進(jìn)行分類。

圖4 圖像特征提取與分類流程圖設(shè)計(jì)

5 試驗(yàn)驗(yàn)證

為驗(yàn)證上述方法的可行性，本文結(jié)合圖5所示的銅浮選泡沫圖像采集原理對(duì)圖像進(jìn)行采集。

圖5 銅浮選泡沫采集原理

攝像機(jī)選擇工業(yè)CCD相機(jī)，安裝位置離泡沫高度120 cm。同時(shí)在試驗(yàn)過(guò)程中，分別選取正常泡沫圖像、水化泡沫圖像和黏性泡沫圖像進(jìn)行對(duì)比。

通過(guò)上述的方案，可以得到如表1所示的分類識(shí)別率數(shù)據(jù)。

表1 分類識(shí)別結(jié)果

通過(guò)上述的結(jié)果看出，本文采用的等效尺寸特征進(jìn)行提取的方法，并結(jié)合聚類分析的識(shí)別率要明顯高于傳統(tǒng)的識(shí)別方法，說(shuō)明本方法的可行性與有效性。

6 結(jié) 語(yǔ)

對(duì)于銅浮選泡沫圖像的提取，在當(dāng)前礦產(chǎn)資源稀缺的情況下，如何提高對(duì)銅礦的識(shí)別率，進(jìn)而提高對(duì)銅的利用率，是當(dāng)前思考的一個(gè)重點(diǎn)。本文嘗試采用小波變化的方式，提取等效尺寸特征，進(jìn)而以該特征作為基礎(chǔ)，利用聚類對(duì)圖像進(jìn)行分類，并通過(guò)試驗(yàn)結(jié)果表明，采用這種等效尺寸特征提取的方式，可提高銅浮選泡沫圖像識(shí)別中的正確率，為銅礦的篩選提供了參考借鑒。

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