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A froth velocity measurement method based on improved U-Net++semantic segmentation in flotation process

International Journal of Minerals,Metallurgy and Materials 2024年第8期31卷 1816-1827页

作者： Yiwei Chen Degang Xu Kun Wan School of Automation Central South UniversityChangsha 410083China

During flotation,the features of the froth image are highly correlated with the concentrate grade and the corresponding working *** static features such as color and size of the bubbles and the dynamic features such as velocity have obvious differences between different working *** extraction of these features is typically relied on the outcomes of image segmentation at the froth edge,making the segmentation of froth image the basis for studying its visual ***,the absence of scientifically reliable training data with label and the necessity to manually construct dataset and label make the study difficult in the mineral *** solve this problem,this paper constructs a tungsten concentrate froth image dataset,and proposes a data augmentation network based on Conditional Generative Adversarial Nets(cGAN)and a U-Net++-based edge segmentation *** performance of this algorithm is also evaluated and contrasted with other algorithms in this *** the results of semantic segmentation,a phase-correlationbased velocity extraction method is finally suggested.

关键词： froth flotation froth segmentation froth image data augmentation velocity extraction image features

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