基于AMDE-UNet的煤泥泡沫浮选图像分割算法研究

唐庆菊; 谭鑫杰; 王平山; 陈钊

doi:10.13436/j.mkjx.202611045

煤矿机械 ›› 2026, Vol. 47 ›› Issue (11) : 248 -252. DOI: 10.13436/j.mkjx.202611045

基于AMDE-UNet的煤泥泡沫浮选图像分割算法研究

唐庆菊, 谭鑫杰, 王平山, 陈钊

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摘要

针对煤泥浮选工艺中人工判定泡沫状态的现状及现有分割方法的不足，以UNet为基础网络，构建了一种AMDE-UNet煤泥泡沫分割算法模型。该模型通过引入高效通道注意力（ECA）机制、深度可分离（DS）卷积与多尺度空洞（MSD）卷积、自适应特征选择（AFS）模块，提升特征提取能力、降低计算成本。实验结果显示，针对煤泥浮选泡沫图像，AMDE-UNet的交并比（IoU）、Dice系数和平均像素准确率（MPA）分别为86.85%、92.95%、89.25%，较UNet模型分别提升了2.13个百分点、1.24个百分点、2.05个百分点，有效减少了煤泥泡沫漏分割与边缘误判；参数量降低了54.9 MB。该模型在多模块协同作用下不但提升了分割精度，而且有效降低了复杂程度，可为优化煤泥泡沫分割技术、支撑浮选工况精准分析提供参考，具有实际工程应用价值。