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龙图腾网获悉山东鑫海矿业技术装备股份有限公司;烟台鑫海矿业研究设计有限公司申请的专利一种用于检测磷矿浮选泡沫层品位的视觉分析系统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：CN121563982B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610083258.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种用于检测磷矿浮选泡沫层品位的视觉分析系统是由张云龙;王丽;朱华磊;林季波设计研发完成，并于2026-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于检测磷矿浮选泡沫层品位的视觉分析系统在说明书摘要公布了：本发明涉及矿物加工视觉检测技术领域，公开了一种用于检测磷矿浮选泡沫层品位的视觉分析系统。该系统包括图像采集分解、并行特征提取、动态特征融合、泡沫演化分析和品位决策输出模块。系统通过对泡沫图像进行多尺度分解，并行提取物理与语义特征，并基于双向映射构建动态融合网络进行迭代交互，生成多模态特征描述符。以此驱动泡沫演化图谱的自组织生长，定位并追踪关键泡沫图元的演化轨迹，形成泡沫品位状态向量，最终结合外部控制参数输出调控决策。该系统实现了物理与语义特征的深度融合以及对泡沫动态演化过程的深度解析，提升了泡沫品位状态感知的准确性与预见性，为浮选过程精准控制提供了有效手段。

本发明授权一种用于检测磷矿浮选泡沫层品位的视觉分析系统在权利要求书中公布了：1.一种用于检测磷矿浮选泡沫层品位的视觉分析系统，其特征在于，包括以下模块： 图像采集与分解模块，从浮选槽表面的成像装置持续获取原始泡沫图像流，对原始泡沫图像流执行多尺度图像分解，生成包含不同分辨率的图像金字塔层级集合； 并行特征提取模块，在图像金字塔层级集合中并行执行泡沫物理特征提取与泡沫语义特征提取，生成物理特征集与语义特征集； 动态特征融合模块，建立泡沫物理特征集与泡沫语义特征集之间的双向映射关系，并依据所述双向映射关系构建出动态特征融合网络，具体包括： 构建一个由多头交叉注意力层构成的双向映射模块； 将物理特征集输入至双向映射模块的查询向量生成器，将语义特征集输入至双向映射模块的键向量生成器与值向量生成器； 在双向映射模块中，计算物理特征集中每个特征向量相对于语义特征集中所有特征向量的注意力分数分布，生成物理到语义的注意力映射； 同时，计算语义特征集中每个特征向量相对于物理特征集中所有特征向量的注意力分数分布，生成语义到物理的注意力映射； 将物理到语义的注意力映射与语义到物理的注意力映射进行拼接，并通过一个可学习的投影矩阵进行变换，生成双向注意力融合矩阵； 以双向注意力融合矩阵作为动态特征融合网络的初始连接权重，初始化网络中的特征交互层； 在特征交互层中，物理特征与语义特征基于双向注意力融合矩阵所定义的关联强度，进行多轮迭代的信息交换与互补； 通过动态特征融合网络对物理特征与语义特征进行迭代式交互与融合，生成融合后的多模态泡沫特征描述符，具体包括： 在动态特征融合网络的每一轮迭代中，执行特征交互操作，所述特征交互操作包含两个并行的子过程： 第一个子过程将当前轮次的物理特征表示，通过双向注意力融合矩阵中对应的权重切片，投射到语义特征空间，生成物理特征的语义空间投影； 第二个子过程将当前轮次的语义特征表示，通过双向注意力融合矩阵中另一组对应的权重切片，投射到物理特征空间，生成语义特征的物理空间投影； 对物理特征的语义空间投影与原始的当前轮次语义特征进行逐元素门控融合，更新语义特征表示； 对语义特征的物理空间投影与原始的当前轮次物理特征进行逐元素门控融合，更新物理特征表示； 在完成预设迭代轮次后，将最终更新后的物理特征表示与语义特征表示进行通道维度的连接； 对连接后的特征表示应用全局平均池化与全连接层变换，压缩为固定长度的特征向量，所述特征向量即为多模态泡沫特征描述符； 泡沫演化分析模块，基于多模态泡沫特征描述符，驱动泡沫演化图谱的自组织生长与动态更新，在泡沫演化图谱中定位具有品位指示性的泡沫图元，并标记其演化轨迹，整合被标记的泡沫图元及其演化轨迹，生成泡沫品位状态向量； 品位决策输出模块，接收外部过程控制参数，并根据泡沫品位状态向量与过程控制参数的实时匹配度，输出品位调控决策序列。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东鑫海矿业技术装备股份有限公司;烟台鑫海矿业研究设计有限公司，其通讯地址为：265500 山东省烟台市福山区高新技术产业区鑫海街188号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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