张虎
- 作品数:35 被引量:5H指数:2
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- 相关领域:自动化与计算机技术矿业工程建筑科学冶金工程更多>>
- 基于稀疏注意力卷积ViT模型的锌浮选工况识别
- 2025年
- 准确识别锌浮选工况并用于指导锌浮选操作,可以提高浮选效率、优化选矿过程.目前浮选现场主要通过人工肉眼观察泡沫并依据经验判断工况,这种方法主观性强,难以客观准确地评价锌浮选工况.针对该问题,本文通过研究锌浮选泡沫视觉特征和浮选工况的密切联系,提出基于稀疏注意力卷积ViT模型的锌浮选工况识别方法.首先,所提模型融合了卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)和视觉Transformer(Vision transformer,ViT)的结构和优点,同时感知泡沫局部空间信息和全局信息,完备表征泡沫图像.其次,模型引入稀疏的多头注意力机制,每个注意力头以不同的稀疏程度处理特征,从不同尺度下感知全局信息,同时引入注意力门控单元优化特征传递,最终实现锌浮选工况识别.实验结果表明,本文所提工况识别方法在锌浮选泡沫图像数据集上的准确率达到88.62%,解决了传统CNN和ViT模型不能充分利用泡沫图像全局信息,且无法自适应捕捉泡沫图像重要特征的问题,为浮选流程优化提供有力支持.
- 苏越唐朝晖谢永芳高小亮张虎马炜烨汤海玚
- 关键词:卷积神经网络泡沫浮选
- 基于多段视频时序特征的锌浮选过程关键性能指标检测
- 泡沫浮选工艺流程长,时间滞后大,其关键性能指标直接反映了生产过程运行优劣,是及时制定并调整生产过程操作的重要依据。泡沫浮选过程包含固液气交互的复杂物理、化学反应,各浮选槽之间紧密相关,耦合关联严重,工况复杂多变,目前浮选...
- 张虎
- 关键词:机器视觉泡沫浮选
- 一种基于时间序列特征的锌浮选过程模糊故障诊断方法
- 一种基于时间序列特征的锌浮选过程模糊故障诊断方法,在泡沫浮选领域,本发明公开了一种浮选过程的模糊故障诊断方式,以泡沫视觉时间序列特征提取为基础,定义了泡沫时间序列的子序列、子模式,采用历史数据信息建立历史特征趋势信息集,...
- 唐朝晖范影张国勇张进张虎
- 文献传递
- 一种基于欧式距离判定的纹理特征度量方法
- 一种基于欧式距离判定的纹理特征度量方法,在泡泡浮选领域,本发明提出一种基于欧式距离的纹理特征度量方法,此方法基于现场设置的数字图像采集系统提取泡泡图像,提出了颗粒区域的概念,并通过判定欧式距离对泡泡表面的颗粒区域进行准确...
- 唐朝晖罗金张国勇张虎范影
- 文献传递
- 多源复杂低品位铜矿混合熔炼产出白冰铜的方法
- 本发明公开了一种多源复杂低品位铜矿混合熔炼产出白冰铜的方法,包括按照铜精矿的含铜量、废杂铜的含铜量、黄铜矿精炼渣的含铜量的质量比为1∶0.30~0.45∶0.002~0.006进行配料,将铜精矿、废杂铜和黄铜矿精炼渣加入...
- 王富源张虎姚小龙李立清张晓峰曹佐英肖克
- 文献传递
- 基于特征融合宽度学习系统的锌浮选过程工况识别
- 2023年
- 浮选工况是浮选操作的重要判断依据,如何准确地识别浮选工况对浮选性能的提升有重要意义。基于机器视觉方法是浮选工况识别的主流方法,通常采用大数据技术在浮选工况数据集上建立浮选表层泡沫特征与浮选工况之间的关系模型,工况识别效果与工况数据集密切相关。一旦出现数据集中未包含的新工况,难以获得满意的识别效果。为此,针对当前大部分工况识别方法自适应性不足的问题,以锌精选为例,提出一种基于多特征宽度学习的锌浮选工况识别方法,以增量学习方式自适应新出现的工况。首先,根据多特征的不同特性,构建基于多特征宽度学习的锌精选工况识别模型;然后,在浮选状态变化和精选槽故障导致模型识别准确率降低时,通过拓宽特征层、增强层以及输出层的方式调整网络结构以进行增量学习。试验结果表明,基于多特征宽度学习系统的锌浮选工况识别方法具有良好的工况自适应性能,应用价值良好。
- 林振烈唐朝晖袁鹤张虎
- 关键词:锌浮选机器视觉
- 利用铜精炼炉渣-黄铁矿-斑铜矿尾矿混合熔炼产出白冰铜的方法
- 本发明公开了一种利用铜精炼炉渣-黄铁矿-斑铜矿尾矿混合熔炼产出白冰铜的方法,包括按照铜精炼炉渣的含铜量、黄铁矿的含铜量、斑铜矿尾矿的含铜量的质量比为1∶0.006~0.01∶0.02~0.09进行配料,将铜精炼炉渣、黄铁...
- 王富源张虎姚小龙李立清张晓峰曹佐英肖克
- 文献传递
- 一种基于颗粒粗糙度的纹理特征度量方法
- 一种基于颗粒粗糙度的纹理特征度量方法,在泡沫浮选领域,本发明提出一种基于颗粒粗糙度的纹理特征度量方法,此方法基于现场设置的数字图像采集系统提取泡沫图像,提出了颗粒区域的概念,并对泡泡表面的颗粒区域进行准确提取,对所提取的...
- 唐朝晖罗金张国勇张虎范影
- 文献传递
- 一种基于纹理度优化的锌浮选加药量预测控制方法
- 本发明公开了一种基于纹理度优化的锌浮选加药量预测控制方法,包括以下步骤:首先提取泡沫图像特征,包括粗选泡沫图象的熵值、能量、逆差矩、泡沫尺寸和泡沫颜色特征以及精选泡沫图象的纹理特征,根据精选泡沫图象纹理参数和精矿品位关系...
- 唐朝晖李涛张虎张国勇罗金李耀国袁鹤戴智恩
- 文献传递
- 一种基于泡沫平均流速的泡沫视频关键帧提取方法
- 一种基于泡沫平均流速的泡沫视频关键帧提取方法,本发明提出一种基于泡沫平均流速的泡沫视频关键帧提取方法,基于浮选现场设置的数字图像采集系统采集泡沫视频,提出了需要根据不同泡沫流速提取不同的泡沫视频关键帧序列,对原始泡沫视频...
- 张虎唐朝晖 马炜烨 汤海玚 聂子邦