典型文献
基于K-means的金属矿物光片嵌布粒度测量
文献摘要：
目前金属矿物嵌布粒度的测定主要依靠技术人员在显微镜下观测,存在工作量大、观测粒度准确度和精度不高等问题.因此提出了基于K-means聚类算法的金属矿物嵌布粒度测量方法.初始聚类中心数K值的准确预设是K-means算法的核心之一,利用金属矿物光片显微镜下图像中的颜色特征,对原矿图像中的矿物种类进行准确判别,再将识别到的矿物颜色特征作为设置K值的依据.通过K-means算法将目的矿物的颜色聚类为单一的颜色,对聚类的图像进行颜色分割,最后利用Feret Diameter精确测量出该金属矿物嵌布粒度.结果表明:利用建立的方法明显提高了金属矿物嵌布粒度测量的准确度、精度和效率,具有极大的应用价值.
文献关键词：
嵌布粒度;K-means;颜色分割;Feret Diameter
中图分类号：
作者姓名：
罗朝熙;和丽芳;杨昌洲;杨社平;黄斌;马关宇;黄宋魏
作者机构：
昆明理工大学国土资源工程学院,昆明650093;云南天安化工有限公司,昆明650228;自然资源部三江成矿作用及资源勘察利用重点实验室,昆明650200;云南省地质矿产勘查开发局中心实验室,昆明650200
文献出处：
引用格式：
[1]罗朝熙;和丽芳;杨昌洲;杨社平;黄斌;马关宇;黄宋魏-.基于K-means的金属矿物光片嵌布粒度测量)[J].有色金属工程,2022(07):125-131
A类：
B类：
means,金属矿物,嵌布粒度,粒度测量,显微镜下,聚类算法,初始聚类中心,心数,下图,颜色特征,原矿,颜色分割,Feret,Diameter,精确测量
AB值：
0.23064
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