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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。
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单位中心实验室; 昆明理工大学
