基于图像特征的铁矿石品位估测方法研究

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2、别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得安徽工业大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。签名曰期ｂ．？泮少蔓；训６Ｉ关于论文使用授权的说明本人完全了解安徽工业大学有关保留、使用学位论文的规定，巨Ｐ；学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可布论文的全部或部分内容，可采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，保密的论文在

3、解密后应遵循此规定。．签名旅喪；导师答名＾日期；感．６弓＾１安徽工业大学硕士学位论文论文题目：基于图像特征的铁矿石品位估测方法研究Researchongradeestimationmethodofironorebasedonimagefeatures作者：张亚萍学院：电气与信息工程学院指导教师：方挺单位：安徽工业大学协助指导教师：单位：单位：论文提交日期：2016年6月1日学位授予单位：安徽工业大学安徽马鞍山243002摘要摘要长期以来，铁矿石品位的实时估测一直是采矿作业领域的一个关键性技术难

4、题。化学分析法作为矿山企业传统的检测手段，经过多年的探索与改进具有技术成熟、操作流程规范、检测结果准确等优点，但存在信息反馈慢、检测成本较高、实时性差等缺点。本文尝试提出一种实时的铁矿石品位估测方法，这对提高矿山的生产效益有着非常重要的意义。本文的研究对象为南京梅山矿业公司已经过化学分析法检测获知品位的十八种铁矿石样品，通过实验初步验证了图像特征应用于铁矿石品位估测的可行性。具体研究内容包括：铁矿石图像的分割、铁矿石图像特征参数的提取、铁矿石图像特征量的选择、铁矿石品位估测模型的建立与结果分析。针对图像中

5、铁矿石相互粘连的特点，提出了一种基于双阈值的局部均值化算法，较好的将相互粘连的各矿石目标分离。通过结合孔洞填充、距离变换、形态学重建等算法获取了矿石种子标记图像，利用基于标识的改进分水岭算法完成了铁矿石图像的分割。将中值滤波后的各品位铁矿石图像直接作为样本，对各矿石图像提取基于灰度直方图的统计特征、基于灰度共生矩阵、行程长度矩阵以及小波变换的纹理特征，获取样本集Sample1。将各品位铁矿石图像分割后的各矿石目标子区域作为样本，对各矿石目标子区域提取基于灰度直方图的统计特征和基于灰度共生矩阵的纹理特征，得

6、到样本集Sample2。分别采用PCA和Isomap两种算法对两组样本集进行特征选择。再根据最终铁矿石品位估测结果的准确性确定采用哪种特征选择方法。最后对样本集Sample1和Sample2分别采用SVM和RBF神经网络建立铁矿石品位估测模型，并对两种铁矿石品位估测方法的估测效果进行比较和分析。本文的研究结果为今后进一步研究铁矿石品位实时准确估测提供了依据。关键词：铁矿石；图像分割；特征提取；特征选择；品位估测IAbstractAbstractReal-timeironoregradeestimation

7、hasbeenthekeytechnicalproblemofminingoperationsectorsforalongperiodoftime.Asthetraditionaldetectionmethodsofminingenterprises,aftermanyyearsofexplorationsandimprovement,chemicalanalysishasmanyadvantages,suchasmaturetechnology,standardizeoperationalprocess

8、es,accuratetestresults,etc;butitalsohassomedisadvantages,suchasslowinformationfeedback,highcostofdetection,poorreal-timeperformance,etc.Thepapertriestoputforwardareal-timemethodforironoregradeestimation.Ithasimporta