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苏晓兰

作品数:7 被引量:17H指数:3
供职机构:中国矿业大学更多>>
发文基金:江苏省普通高校研究生科研创新计划项目创新研究群体科学基金国家教育部博士点基金更多>>
相关领域:矿业工程化学工程更多>>

文献类型

  • 4篇期刊文章
  • 2篇专利
  • 1篇学位论文

领域

  • 4篇矿业工程
  • 1篇化学工程

主题

  • 4篇图像
  • 3篇选煤
  • 2篇选煤厂
  • 2篇特征提取
  • 2篇图像分割
  • 2篇煤厂
  • 2篇煤堆
  • 2篇机器视觉
  • 1篇大直径
  • 1篇挡板
  • 1篇低浓度
  • 1篇旋流器
  • 1篇硬件
  • 1篇硬件设计
  • 1篇照相机
  • 1篇图像采集
  • 1篇图像采集系统
  • 1篇图像处理
  • 1篇图像识别
  • 1篇图像增强

机构

  • 7篇中国矿业大学
  • 1篇神华宁夏煤业...

作者

  • 7篇苏晓兰
  • 4篇杨建国
  • 3篇张泽琳
  • 3篇丁利华
  • 2篇张宏方
  • 2篇李运宇
  • 2篇潘东
  • 2篇白鹤
  • 2篇梁川
  • 1篇朱月锋
  • 1篇任传成
  • 1篇孔鹏
  • 1篇马秀文
  • 1篇潘漪
  • 1篇魏英华

传媒

  • 1篇中国煤炭
  • 1篇中国矿业大学...
  • 1篇选煤技术
  • 1篇中南大学学报...

年份

  • 3篇2014
  • 3篇2013
  • 1篇2012
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
一种浮选柱气泡观测装置
本实用新型涉及一种浮选柱气泡观测装置,该浮选柱气泡观测装置包括低速泵、控制阀门、照相机、翻拍架、计算机、导管及透明观测盒;浮选柱下部连接有导管,导管依次连通有透明观测盒、控制阀门及低速泵后,再次与浮选柱相连通,透明观测盒...
任传成朱月锋苏晓兰潘东白鹤李运宇孔鹏张宏方梁川
文献传递
太西选煤厂二分区煤泥回收工艺改造被引量:3
2013年
为解决太西选煤厂二分区大直径旋流器分选下限不足和氧化煤泥可浮性差的问题,在无压给料三产品重介旋流器分选+浮选的联合工艺基础上增设粗煤泥回收工艺,同时采用重选工艺代替浮选工艺对氧化煤泥进行回收。生产实践表明,煤泥回收工艺改造后二分区氧化煤泥浮选"跑粗"现象得到有效改善,实现了原煤的全粒级高效分选和回收。
魏英华杨建国丁利华许乃涛苏晓兰
关键词:分选下限螺旋分选机
表征煤质指标的煤粒图像颜色特征
2012年
针对煤粒表面图像的表征问题,采集了7个密度级共70幅煤粒图像,研究了煤粒图像的两个颜色空间,分析了煤粒图像RGB和HSV的6个颜色特征的一、二、三阶矩,并对其进行筛选。结果表明煤粒表面呈现深灰色并且色彩信息很少,在进行煤粒密度级判别时,可以选取亮度一阶、亮度二阶、亮度三阶、饱和度一阶和饱和度三阶这5个颜色特征,参数表征不同密度级煤粒的颜色信息,为实现机器视觉识别煤质指标提供了参考。
丁利华杨建国张泽琳苏晓兰高群
关键词:图像识别机器视觉图像处理
一种新型选煤用重介质分流箱
本实用新型涉及一种新型选煤用重介质分流箱,该一种新型选煤用重介质分流箱设有一个箱体式分流箱主体,分流箱主体底部及一侧连接有介质入料管、高浓度重介质出料管、低浓度重介质出料管、稀介质出料管;分流箱主体内的分流箱主体底板上,...
潘东马秀文阿亚特·阿不扎尔别克李运宇张宏方潘漪梁川白鹤苏晓兰
文献传递
选煤厂煤样图像采集系统设计与实现
近年来,随着计算机与图像处理技术的发展,机器视觉技术正广泛应用于工业、农业、医学、军事等领域,作为一种高精度、高智能化的先进技术已越来越引起人们的重视。而机器视觉技术在矿业工程上的应用并不多,尤其是在矿物加工领域,但煤炭...
苏晓兰
关键词:选煤厂机器视觉图像采集硬件设计
文献传递
煤堆图像分割与特征提取被引量:5
2014年
基于煤堆图像分割存在重叠煤粒的边缘错综复杂、不易检测的问题,通过多种图像增强和边缘检测方法的效果对比,提出一种将对比度受限自适应直方图均衡法(CLAHE)和SUSAN边缘检测算法相结合的方法来检测煤堆图像中的煤粒边缘,并利用数学形态学和孔洞填充算法得到最佳种子区域,有效防止分水岭算法的过分割和欠分割现象,最后统计并分析煤粒分割区域10个特征参数的分布情况,包含了煤粒数量、大小、形状、颜色和纹理特征。研究结果表明:通过这些特征参数可以预测相关煤质信息,利于实现自动控制煤炭的分选。
张泽琳杨建国苏晓兰
关键词:图像增强图像分割边缘检测特征提取
基于图像分析的粗粒煤堆密度组成估计被引量:5
2013年
针对煤样密度组成人工测量的滞后性,提出了一种基于图像分析的粗粒煤堆密度组成实时估计方法.引入煤堆图像定向分割算法和全局分割算法,提取了50个煤粒表面特征参数,根据其随密度级的变化趋势筛选出了3个有效特征参数,利用改进的KNN算法预测煤粒密度级,并结合煤粒质量模型实时估计煤堆密度组成.测试结果表明,粗粒煤堆密度组成估计的绝对误差最高为7.15%,最低为1.41%.
张泽琳杨建国苏晓兰丁利华
关键词:图像分割特征提取
共1页<1>
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