| 摘要 | 第3-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 本课题的研究背景以及研究意义 | 第12-14页 |
| 1.2 煤泥浮选过程精煤灰分在线检测技术的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 煤泥浮选泡沫图像特征参数的提取方法研究现状 | 第16-19页 |
| 1.3.1 图像分割技术研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3.2 泡沫图像形态特征的提取方法 | 第17-18页 |
| 1.3.3 浮选泡沫图像纹理特征提取方法的研究现状 | 第18-19页 |
| 1.4 本文的主要研究内容以及全文框架结构 | 第19-22页 |
| 第二章 煤泥浮选过程的机理研究 | 第22-36页 |
| 2.1 煤泥浮选的基本原理 | 第22-25页 |
| 2.2 煤泥浮选的影响因子 | 第25-30页 |
| 2.2.1 来自原煤性质的影响 | 第26页 |
| 2.2.2 来自煤泥粒度特性的影响 | 第26-27页 |
| 2.2.3 来自矿浆浓度的影响 | 第27-29页 |
| 2.2.4 来自浮选药剂制度的影响 | 第29-30页 |
| 2.3 浮选泡沫层的研究 | 第30-35页 |
| 2.3.1 气泡的矿化过程 | 第30-33页 |
| 2.3.2 煤泥浮选泡沫信息和浮选工况的联系 | 第33页 |
| 2.3.3 不当操作变量对浮选气泡特性的影响 | 第33-34页 |
| 2.3.4 基于气泡尺寸的煤泥浮选过程控制研究思路 | 第34-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 煤泥浮选泡沫图像的获取及其预处理 | 第36-54页 |
| 3.1 煤泥浮选泡沫图像的采集 | 第36-40页 |
| 3.1.1 光源的选择 | 第37-39页 |
| 3.1.2 相机的防护 | 第39-40页 |
| 3.2 煤泥浮选泡沫图像的预处理 | 第40-52页 |
| 3.2.1 图像的滤波去噪 | 第40-48页 |
| 3.2.2 图像的增强 | 第48-50页 |
| 3.2.3 预处理方式的确定 | 第50-52页 |
| 3.3 本章小结 | 第52-54页 |
| 第四章 泡沫图像特征参数的提取及应用 | 第54-92页 |
| 4.1 泡沫图像特征参数的提取 | 第55-63页 |
| 4.1.1 尺寸参数的提取 | 第55-59页 |
| 4.1.2 基于灰度共生矩阵的纹理特征参数的提取 | 第59-60页 |
| 4.1.3 基于灰度直方图的特征参数的提取 | 第60-61页 |
| 4.1.4 参数的相关性分析 | 第61-63页 |
| 4.2 煤泥浮选精煤灰分预测模型的建立 | 第63-90页 |
| 4.2.1 多元线性回归法 | 第64-69页 |
| 4.2.2 基于BP神经网络的精煤灰分测量模型 | 第69-83页 |
| 4.2.3 基于SVMR的浮选泡沫精煤灰分预测模型的建立 | 第83-90页 |
| 4.3 精煤灰分检测系统的结果展示 | 第90-91页 |
| 4.4 本章小结 | 第91-92页 |
| 第五章 结论与展望 | 第92-96页 |
| 5.1 结论 | 第92-93页 |
| 5.2 展望 | 第93-96页 |
| 参考文献 | 第96-100页 |
| 致谢 | 第100-102页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第102页 |
