浮选生产过程涉及许多变量以及存在严重的非线性 , 很难建立精确的数学模型 , 它的监控一直是困扰控制技术人员的难题。本项目致力于发了一个用于自动控制的浮选泡沫图像识别系统, 利用该系统可以计算浮选泡沫图像的一些物理参数, 通过这些物理参数以及浮选泡沫图像识别实验可以建立一定的数学模型, 再通过这些数学模型可以精确预测浮选过程的工艺技术指标, 从而为选厂过程的在线控制提供可靠数据依据。
本项目还处在初期...
完全在ubuntu上做开发, 但是软件本身是可以跨平台,前期以python快速开发,依赖opencv,numpy,flask,pyqt5...,当然这些库也都是跨平台的,后期看情况是否选择c++重构,py的计算速度还是太慢,预期搭载在树莓派上跑,py显得有些不太合适.
重构也并不麻烦.上面的库opencv,qt5本身就是c++的库,web端仍然用py+flask.
主要关注技术调研,熟悉numpy,opencv,pyqt5,flask这些库,对于样本数据,能够提取并显示基本特征值,例如能量,熵,矩,灰度值....这些.之后完善项目架构,流程,细节.
前期的目标主要是在代码构建上,为中后期进行技术上的铺垫.
大规模采集数据,尽量做到覆盖面广,然后分析自然条件对图像的影响,例如光照,温度,湿度......,对图像进行预处理,变换,降噪....为后期的数据分析打好基础.这一阶段要多收集相关文献,吸取经验教训,尽量少走弯路.
针对图像的实际情况,确定如何建立数学模型,选择采用机器学习,深度学习,还是选择建立数学模型来解决工况预测.