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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.3
- 수록면
- 457 - 464 (8page)
- DOI
- 10.9717/kmms.2023.26.3.457
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Froth flotation is a type of mineral processing that selectively separates useful minerals from the
froth produced by pulp aeration. The physical features of the froth contain information to understand
the status of the process of froth flotation. In particular, by obtaining the color feature of the froth, it
is possible to predict not only the type of useful mineral but also the grade of the mineral. Therefore,
it is very important to obtain high-precision color analysis results in froth flotation monitoring. In this
paper, we propose a color analysis method based on multivariate Gaussian mixture models to guarantee
the cyclicity with a period of 360 degrees in hue component of color. In order to verify the proposed
method, we present the color analysis results of images which contain around 0º (360º ) of hue and
images obtained by froth flotation. Through the experimental results, it shows that the color analysis
results obtained by the proposed method are more precise.
froth produced by pulp aeration. The physical features of the froth contain information to understand
the status of the process of froth flotation. In particular, by obtaining the color feature of the froth, it
is possible to predict not only the type of useful mineral but also the grade of the mineral. Therefore,
it is very important to obtain high-precision color analysis results in froth flotation monitoring. In this
paper, we propose a color analysis method based on multivariate Gaussian mixture models to guarantee
the cyclicity with a period of 360 degrees in hue component of color. In order to verify the proposed
method, we present the color analysis results of images which contain around 0º (360º ) of hue and
images obtained by froth flotation. Through the experimental results, it shows that the color analysis
results obtained by the proposed method are more precise.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 가우시안 혼합모델기반 색상 분석
3. 다변수 가우시안 혼합모델기반 색상 분석
4. 모의실험 및 결과 분석
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
C. Aldrich, C. Marais, B.J. Shean, and J.J. Cilliers, “Online Monitoring and Control of Froth Flotation Systems with Machine Vision: A Review,” International Journal of Mineral Processing, Vol. 96, No. 1-4, pp. 1-13, 2010.
D. Zhang, X. Gao, and W. Qi, “Soft Sensor of Iron Tailings Grade Based on Froth Image Feature for Reverse Flotation,” Transactions of the Institute of Measurement and Control, Vol. 44, No. 15, pp. 2928-2940, 2022.
J.M. Oestreich, W.K. Tolley, and D.A. Rice, “The Development of a Color Sensor System to Measure Mineral Compositions,” Minerals Engineering, Vol. 8, No. 1-2, pp. 31-39, 1995.
J.M. Hargrave and S.T. Hall, “Diagnosis of Concentrate Grade and Mass Flowrate in Tin Flotation from Colour and Surface Texture Analysis,” Minerals Engineering, Vol. 10, No. 6, pp. 613-621, 1997.
G. Bonifazi, S. Serranti, F. Volpe, and R. Zuco, “Characterisation of Flotation Froth Colour and Structure by Machine Vision,” Computers & Geosciences, Vol. 27, No. 9, pp. 1111-1117, 2001.
D. Zhang, X. Gao, and W. Qi, “Soft Sensor of Iron Tailings Grade Based on Froth Image Feature for Reverse Flotation,” Transactions of the Institute of Measurement and Control, Vol. 44, No. 15, pp. 2928-2940, 2022.
J.M. Oestreich, W.K. Tolley, and D.A. Rice, “The Development of a Color Sensor System to Measure Mineral Compositions,” Minerals Engineering, Vol. 8, No. 1-2, pp. 31-39, 1995.
J.M. Hargrave and S.T. Hall, “Diagnosis of Concentrate Grade and Mass Flowrate in Tin Flotation from Colour and Surface Texture Analysis,” Minerals Engineering, Vol. 10, No. 6, pp. 613-621, 1997.
G. Bonifazi, S. Serranti, F. Volpe, and R. Zuco, “Characterisation of Flotation Froth Colour and Structure by Machine Vision,” Computers & Geosciences, Vol. 27, No. 9, pp. 1111-1117, 2001.
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