本文主要介绍基于深度学习和本地二值模式 (LBP) 算法的浮选工况识别研究。通过使用多尺度卷积神经网络和 LBP 算法对输入的图像进行特征提取和分类，实现了对浮选工况的自动识别。该方法具有较高的准确性和鲁棒性，可以应用于实际工程中的浮选工况监测和控制。通过对大量实验数据的分析和对比，验证了该方法的有效性和可靠性。研究成果对于提高浮选工况的智能化水平具有重要意义。