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现代矿业 ›› 2020, Vol. 36 ›› Issue (10): 132-.
杨驰 周勤勤
Yang Chi et al
摘要： 浮选过程中，由于某些因素的影响，有可能导致泡沫层厚度及作业刮出量异常，产生2种极端现象——“沉槽”和“跑槽”。出现以上2种极端情况会导致浮选流程振荡，造成严重经济损失。对于泡沫刮出量的状态，传统控制一般采用人工观察法，这种方式不能及时发现异常并施以调控，可能错失最佳调控时机。因此，利用工业摄像机实时监测，并结合神经网络的分类功能完成泡沫刮出量状态的识别，可以及时给予恰当的控制，有效地降低经济损失，提高浮选流程的稳定性。
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