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矿物浮选气泡速度和尺寸分布特征提取方法与应用

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
第一章 绪论第12-25页
   ·研究背景及意义第12-14页
   ·矿物浮选程的国内外研究现状第14-18页
     ·矿物浮选过程操作变量研究现状第14-16页
     ·矿物浮选泡沫体的研究现状第16-18页
   ·矿物浮选泡沫图像表观特征研究现状第18-22页
     ·矿物浮选泡沫关键特征提取方法研究第19-21页
     ·矿物浮选气泡速度和尺寸特征提取方法研究第21-22页
   ·基于计算机视觉的矿物浮选过程监控的研究现状第22-23页
   ·本论文的研究内容和结构安排第23-25页
第二章 泡沫浮选机理分析第25-55页
   ·泡沫浮选工艺第25-31页
     ·浮选过程分选机制第27-29页
     ·浮选设备与浮选流程第29-31页
   ·两相气泡和三相气泡第31-37页
     ·两相气泡第31-33页
     ·三相气泡第33-35页
     ·气泡拓扑结构变化:气泡兼并与气泡破灭第35-37页
   ·影响浮选分选效率的过程操作变量第37-45页
     ·矿浆浓细度第38-39页
     ·矿浆液位与泡沫层厚度第39-40页
     ·空气鼓入量第40-41页
     ·浮选药剂加入量第41-45页
   ·泡沫体动力学描述和气泡表观特征第45-52页
     ·空气回收率与气泡运动速度的关系第46-49页
     ·排水方程与气泡尺寸的关系第49-51页
     ·基于空气回收率和气泡尺寸的水回收率模型第51-52页
   ·基于气泡速度和气泡尺寸的浮选过程研究思路第52-54页
   ·本章小结第54-55页
第三章 泡沫体内气泡运动拉普拉斯模型及表层流速算法第55-91页
   ·气泡运动拉普拉斯模型第55-56页
   ·拉普拉斯方程数值求解第56-69页
     ·有限差分法第57-58页
     ·有限元方法第58-61页
     ·方形浮选实验槽仿真及结果分析第61-66页
     ·经典denver槽仿真及结果分析第66-69页
   ·表层泡沫流动速度算法研究第69-83页
     ·光流法第69-71页
     ·基于分割气泡质心跟踪的速度算法第71-74页
     ·运动补偿宏块跟踪算法第74-79页
     ·六边形搜索的提速算法第79-82页
     ·基于EHS-DOIS六边形搜索提速算法的宏块跟踪速度测量第82-83页
   ·空气回收率的计算第83-87页
     ·表层气泡流速对空气回收率的影响第83-85页
     ·溢流口泡沫层厚度对空气回收率的影响第85-86页
     ·表层气泡速度测量点的确定第86-87页
   ·实验与分析第87-90页
     ·空气回收率尖峰第87-89页
     ·水回收率与充气量的线性关系第89-90页
   ·本章小结第90-91页
第四章 泡沫图像分割及气泡尺寸概率分布非参数估计算法第91-118页
   ·矿物浮选泡沫图像分割算法研究第91-97页
     ·基于改进的开闭重构的分水岭分割算法第92-94页
     ·基于局部灰度最小的谷底型边缘检测算法第94-95页
     ·泡沫分割结果和分析第95-97页
   ·气泡尺寸概率密度分布的非参数估计算法研究第97-109页
     ·直方图方法第97-100页
     ·频率多边形方法第100-101页
     ·移动平均值直方图第101-103页
     ·核密度估计原理第103-104页
     ·核密度估计算子设计第104-107页
     ·基于多分辨率小波变换估计方法第107-109页
   ·基于输出气泡尺寸分布的非参数估计故障检测和诊断第109-116页
     ·构造输出概率密度函数模型第110-111页
     ·基于输出概率密度函数的故障检测滤波第111-112页
     ·基于输出概率密度函数的故障诊断滤波第112-113页
     ·基于输出气泡尺寸概率密度函数的药剂故障检测和诊断第113-114页
     ·实验结果及讨论第114-116页
   ·本章小结第116-118页
第五章 工业应用研究第118-131页
   ·基于计算机视觉的浮选泡沫图像系统第118-121页
     ·工业浮选现场泡沫图像在线采集硬件平台搭建第118-119页
     ·泡沫图像处理软件平台第119-121页
     ·工业运行数据第121页
   ·基于气泡速度和气泡尺寸的浮选过程性能指标分析第121-130页
     ·品位回收率函数关系推导第122-124页
     ·操作参数与浮选性能指标第124-127页
     ·药剂加入量和气泡运动速度对浮选性能指标的优化第127-130页
   ·本章小结第130-131页
第六章 结论与展望第131-134页
   ·结论第131-132页
   ·展望第132-134页
参考文献第134-144页
致谢第144-145页
攻读学位期间主要的研究成果第145-146页

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