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龙图腾网获悉矿冶科技集团有限公司申请的专利基于泡沫图像的矿物浮选细碎泡流速在线检测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120431100B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510933752.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于泡沫图像的矿物浮选细碎泡流速在线检测方法及装置是由刘洋;张逸飞;朱颖舟;王庆凯;邹国斌;陆博;王旭;张康辉;张海洋;刘猛设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于泡沫图像的矿物浮选细碎泡流速在线检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于泡沫图像的矿物浮选细碎泡流速在线检测方法及装置，属于矿物浮选技术领域。该方法包括：通过工业相机获取泡沫图像，基于图像清晰度检测算法对泡沫图像进行工况识别，当工况正常时进行照度补偿；通过特征提取骨干网络提取目标泡沫图像的图像特征图表示F和特征可靠性图表示R；通过关键点检测分支基于目标泡沫图像提取像素级关键点；通过匹配精细化模块基于相邻两帧目标泡沫图像对应的图像特征图表示F进行关键点匹配；将所有关键点匹配结果的位移平均值作为后一帧目标泡沫图像的流速；根据当前帧目标泡沫图像及当前帧目标泡沫图像之前的预设帧数的目标泡沫图像的流速获取实际最终流速，提高流速在线检测的准确性和稳定性。

本发明授权基于泡沫图像的矿物浮选细碎泡流速在线检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于泡沫图像的矿物浮选细碎泡流速在线检测方法，其特征在于，所述方法包括： 通过工业相机获取泡沫图像，基于图像清晰度检测算法对所述泡沫图像进行工况识别，当工况正常时，通过非线性自动光照补偿策略对所述泡沫图像进行照度补偿，得到符合预设图像质量参数的目标泡沫图像； 通过轻量级卷积神经网络模型的特征提取骨干网络提取所述目标泡沫图像的图像特征图表示F和特征可靠性图表示R； 通过所述轻量级卷积神经网络模型的关键点检测分支基于所述目标泡沫图像提取像素级关键点； 通过所述轻量级卷积神经网络模型的匹配精细化模块基于相邻两帧目标泡沫图像对应的图像特征图表示F进行关键点匹配，得到关键点匹配结果； 获取所有关键点匹配结果的位移平均值，将所述位移平均值作为所述相邻两帧目标泡沫图像中的后一帧目标泡沫图像的流速； 根据当前帧目标泡沫图像及所述当前帧目标泡沫图像之前的预设帧数的目标泡沫图像的流速获取实际最终流速； 所述通过轻量级卷积神经网络模型的特征提取骨干网络提取所述目标泡沫图像的图像特征图表示F和特征可靠性图表示R，包括： 构建第i基本卷积块，，进行次下采样，定义第次下采样后的特征图为，是输入图像，每次下采样可表示为： 是第次下采样时的基本卷积块，的输入通道数是的输出通道数，的输出通道数是，其中，的输入通道数为所述输入图像的通道数，所述输入图像为所述目标泡沫图像； 将特征图和，通过双线性上采样映射到特征图的维度，得到新的特征图和； 将所述特征图、所述新的特征图和所述进行融合，得到融合特征图； 通过第+1基本卷积块、第+2基本卷积块和第+3基本卷积块根据所述融合特征图获取所述图像特征图表示F； 通过第+4基本卷积块、第+5基本卷积块和第+6基本卷积块根据所述图像特征图表示F获取所述特征可靠性图表示R。

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