基于高斯混合的颜色聚类钨矿色选识别算法研究

作     者：孟航 张国英 

作者机构：中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院北京 

出 版 物：《计算机科学与应用》 (Computer Science and Application)

年 卷 期：2018年第8卷第4期

页      码：438-447页

摘      要：我国钨矿大部分矿脉厚度较窄,通常采用的采矿方法大多为浅孔留矿法及削壁充填法,原矿石中不可避免地含有大量的废石,采用人工手选的方式进行剔除部分废石,增加了劳动工人的劳动强度,在一定程度上增加了企业的生产成本。本文基于江西赣州钨矿的灰度特征,设计高斯混合的颜色聚类钨矿色选识别算法,该算法采用高斯混合模型进行识别运动矿石?CIELAB颜色空间的聚类算法检测矿石所含矿物成分,并进行试验研究,为钨矿石的初步分选提供依据。应用该算法脉石选出率高达90%,满足生产要求。对减轻劳动者负担,节约矿山选矿成本有着重要的工程意义。

主 题 词：高斯混合模型 CIELab颜色空间 颜色聚类 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.12677/CSA.2018.84048

馆 藏 号：203349353...