中文摘要：

浮选是主要的选煤方法，精矿泡沫是浮选的最终产品，泡沫表面性质能最直观、最迅速的反应浮选的分选效果，本研究将计算机图像处理技术引入浮选过程监控，系统地研究了煤泥浮选柱泡沫图像的特征。主要内容有建立在线获取泡沫图象的软硬件系统, 对实验室和工业浮选柱进行不同分选条件的试验,进行了煤泥浮选柱泡沫图象物理特征研究、煤泥浮选柱泡沫图象纹理特征研究，利用人工神经网络自组织特征映射模型对煤泥浮选柱泡沫图象进行识别。主要结论有煤泥浮选泡沫基本上没有色彩信息；对于边界比较清楚的泡沫，利用图象增强、阈值分割技术和二值化处理方法等可以提取气泡的个数，计算浮选气泡的直径分布、平均直径和形状系数；利用空间灰度及邻域灰度相关矩阵对图象的纹理特征进行分析，提取了与产品质量有关的特征参数；利用人工神经网络对实验室和工业用浮选柱泡沫图像分类，成功率70％以上；利用在线泡沫图象分析系统对实验室泡沫实时监测，测定泡沫的流动速度。本研究成功地将计算机图象处理技术引入煤泥浮选监控，取得了显著的成果。本方法具有投资低、产品质量提高、产量增加，劳动生产率提高，经济效益显著的特点。是高科技与传统选矿行业相结合的应用。