9

В данной работе рассматриваются особенности применения методов машинного зрения для определения скорости пузырьков на поверхностном пенном слое флотационной машины. Проанализированы существующие методы измерения скорости пузырьков, их преимущества и недостатки, а также установлена корреляционная зависимость между скоростью пузырьков и временем флотации золота. В результате исследования сформирована система методов, позволяющая оптимально и достоверно определять скорость движения пузырьков в поверхностном пенном слое флотационной пульпы.

  • Read count 9
  • Date of publication 27-12-2025
  • Main LanguageRus
  • Pages71-77
Русский

В данной работе рассматриваются особенности применения методов машинного зрения для определения скорости пузырьков на поверхностном пенном слое флотационной машины. Проанализированы существующие методы измерения скорости пузырьков, их преимущества и недостатки, а также установлена корреляционная зависимость между скоростью пузырьков и временем флотации золота. В результате исследования сформирована система методов, позволяющая оптимально и достоверно определять скорость движения пузырьков в поверхностном пенном слое флотационной пульпы.

Ўзбек

Ushbu maqolada flotatsiya mashinasining sirt ko‘pikli qatlamidagi pufakchalar tezligini aniqlash uchun kompyuter ko‘rish usullarini qo‘llanishi o‘rganildi. Pufakchalar tezligini o‘lchashning mavjud usullari, ularning afzalliklari va kamchiliklari tahlil qilinadi, shuningdek, pufakchalar tezligi va oltin flotatsiyasi vaqti o‘rtasidagi korrelyatsiya tahlil qilindi. Tahlil natijasida flotatsiya pulpasining sirt ko‘pikli qatlamidagi pufakchalar harakati tezligini aniq va ishonchli aniqlash imkonini beruvchi usullar tizimi ishlab chiqildi.

English

This study examines the application of computer vision methods for determining the velocity of bubbles in the surface froth layer of a flotation machine. Existing methods for measuring bubble velocity are analyzed, along with their advantages and disadvantages, and a correlation between bubble velocity and gold flotation time is established. As a result of the research, a system of methods has been developed that enables accurate and reliable determination of bubble motion speed in the surface froth layer of flotation pulp.

№ Name of reference
1 [1] Nguyen, T. P., Tran, T. H., Nguyen, T. A. H., Nguyen, N. N., & Nguyen, A. V. (2025). The role of surface mobility in enhancing froth drainage and reducing entrainment in flotation. Minerals Engineering, 233, Article 109632. https://doi.org/10.1016/j.mineng.2025.109632
2 [2] Aldrich, C., & Liu, X. (2021). Monitoring of flotation systems by use of multivariate froth image analysis. Minerals, 11(7), Article 683. https://doi.org/10.3390/min11070683
3 [3] Ammar, A., Fredj, H. B., & Souani, C. (2021). Accurate realtime motion estimation using optical flow on an embedded system. Electronics, 10(17), Article 2164. https://doi.org/10.3390/electronics10172164
4 [4] Kosior, D., Wiertel-Pochopien, A., Kowalczuk, P. B., & Zawala, J. (2023). Bubble formation and motion in liquids—A review. Minerals, 13(9), Article 1130. https://doi.org/10.3390/min13091130
5 [5] Shahbazi, B. (2015). Study of relationship between flotation rate and bubble surface area flux using bubble-particle attachment efficiency. American Journal of Chemical Engineering, 3(2-2), 6–12. https://doi.org/10.11648/j.ajche.s.2015030202.12
6 [6] Alfarano, A., Maiano, L., Papa, L., & Amerini, I. (2024). Estimating optical flow: A comprehensive review of the state of the art. Computer Vision and Image Understanding, 249, Article 104160. https://doi.org/10.1016/j.cviu.2024.104160
7 [7] Wang, J., Forbes, G., & Forbes, E. (2022). Frother characterization using a novel bubble size measurement technique. Applied Sciences, 12(2), Article 750. https://doi.org/10.3390/app12020750
8 [8] Fleet, D. J., & Weiss, Y. (2006). Optical flow estimation. In N. Paragios, Y. Chen, & O. Faugeras (Eds.), Handbook of mathematical models in computer vision (pp. 237–257). Springer. https://doi.org/10.1007/0-387-28831-7_15
9 [9] Huang, T. (2018). Traffic speed estimation from surveillance video data. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW) (pp. 161–1614).
10 [10] Jávor, Z., Schreithofer, N., & Heiskanen, K. (2018). Kernel functions to flotation bubble size distributions. Minerals Engineering, 125, 200–205. https://doi.org/10.1016/j.mineng.2018.06.006
11 [11] Betancourt, F., Bürger, R., Diehl, S., Gutiérrez, L., Martí, M. C., & Vásquez, Y. A. (2023). A model of froth flotation with drainage: Simulations and comparison with experiments. Minerals, 13(3), Article 344. https://doi.org/10.3390/min13030344
12 [12] Sangsuwan, K., & Ekpanyapong, M. (2024). Video-based vehicle speed estimation using speed measurement metrics. IEEE Access, 12, 4845–4858. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3356789
Waiting