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本发明涉及一种基于深度学习的铁矿浮选泡沫特征提取方法，其特征在于，包括工业相机采集泡沫图像，然后通过图像预处理和阈值分割技术改善图像质量，接着使用深度学习对上述步骤处理的泡沫图片进行特征提取，引入注意力门控单元对不同位置的特征进行加权，将卷积神经网络提取的特征图与注意力机制计算得到的注意力加权求和进行融合，得到最终的特征表示。本发明能够更准确地预测和理解浮选过程中的泡沫特性对浮选效果的影响，这种预测精度的提高为工艺控制和优化提供了可靠的依据，使得操作人员能够更及时、准确地调整浮选参数，从而实现了
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN118072035A
(43)申请公布日2024.05.24
(21)申请号202410288064.XG06T7/136(2017.01)
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