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计算机数字图像处理技术在在线矿物粒度检测中的应用

发布时间:2016-12-09 18:18

  本文关键词:计算机图像处理技术在选矿在线粒度检测中的应用,由笔耕文化传播整理发布。


《昆明理工大学》 2006年

计算机数字图像处理技术在在线矿物粒度检测中的应用

张学礼  

【摘要】: 颗粒的粒度一直是矿物加工、化工、医药、环保以及粉末冶金、粉体工程领域的重要工艺指标。所有这些领域的原料和产品都是由大小颗粒组成的粒状物料,其粒度大小和分布是物料本身最重要的性质之一,对生产的许多技术性能和工艺流程具有重要的参考价值。目前对矿物粒度的在线测量大多采用沉降法等常规方法,这些方法存在测量时间长、测量步骤多、测量准确度受主观因素影响大等许多不利因素。本文采用基于计算机图像处理技术的在线粒度检测技术可以有效克服常规方法的不足,获得科学的检测结果。本技术根据粒度图像的特点,采用非线性对比度增强处理改善矿物粒度图像的对比度;对多种图像分割方法进行比较,,分析了它们的性能和用于粒度图像的适用性,在此基础上提出了一种基于粒度图像的动态灰度区间的分割方法;对获取的颗粒二值图像进行形态滤波和空洞填充,设计了识别算法去凝聚颗粒;对重叠不太严重的粘结颗粒采用了两种基于数学形态学的分割算法;提取了周长、面积、粒径、复杂度等大小和形状特征参数。实验表明用计算机图像处理进行粒度检测,能有效检测矿物加工过程中的矿物粒度,对于提高矿物产品的加工效率和品位有很好的作用。

【关键词】:
【学位授予单位】:昆明理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TD928.9
【目录】:

  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-8
  • 第1章 绪论8-22
  • 1.1 选矿在线粒度检测技术的现状与分析8-15
  • 1.1.1 传统的粒度检测方法9-10
  • 1.1.2 现代粒度检测中的主要测试方法10-15
  • 1.2 国内选矿在线粒度检测现状及展望15-17
  • 1.2.1 超声波矿浆粒度分析仪15-16
  • 1.2.2 直接线性测量方式的粒度分析仪16-17
  • 1.2.3 中国自主研发的BPSM-Ⅰ型在线矿浆粒度分析仪17
  • 1.3 国内外计算机图像处理技术的发展现状17-19
  • 1.4 计算机图像处理技术在粒度检测方面的应用现状19
  • 1.5 本课题研究的任务及主要内容19-22
  • 第2章 硬件预设计和试样制备及图像提取22-26
  • 2.1 硬件预设计22-23
  • 2.1.1 在磨矿回路中用动态分样装置将分流的样品引入到检测区22
  • 2.1.2 取样槽和光学系统及CCD硬件组成22-23
  • 2.2 实际试样制备及图像获得23-24
  • 2.2.1 试样制备23-24
  • 2.2.2 图像提取24
  • 2.3 软件设计规划及组成24-26
  • 第3章 图像预处理26-32
  • 3.1 原始图像分析26-27
  • 3.2 图像滤波27-30
  • 3.2.1 中值滤波27-28
  • 3.2.2 α裁剪均值滤波器28
  • 3.2.3 滑动均值滤波器28-29
  • 3.2.4 M滤波器29
  • 3.2.5 本论文的滤波算法29-30
  • 3.3 图像增强方法的确定30-32
  • 第4章 图像边缘检测与图像分割32-44
  • 4.1 图像边缘检测32-37
  • 4.1.1 基于灰度直方图的门限化边缘检测32-33
  • 4.1.2 基于微分的边缘检测33-34
  • 4.1.3 小波多尺度边缘检测34-35
  • 4.1.4 人工神经网络(ANN)35-36
  • 4.1.5 Canny边缘检测算子36-37
  • 4.2 本文边缘检测方法37-38
  • 4.3 图像分割38-41
  • 4.3.1 图像分割的一般模型38-39
  • 4.3.2 几种常见阈值分割方法及比较39-41
  • 4.4 本文采用的基于梯度图像的动态灰度值分割41-44
  • 第5章 二值化图像的处理及粘连颗粒分割44-52
  • 5.1 数学形态学的基本理论和算法44-46
  • 5.1.1 数学形态学基本运算45-46
  • 5.1.2 数学形态学用于边缘检测46
  • 5.1.3 数学形态学用于粒状处理46
  • 5.1.4 数学形态学在粒度检测中的应用46
  • 5.2 形态滤波46-48
  • 5.3 种子填充48-49
  • 5.4 矿物聚团结构的去除49-50
  • 5.5 粘连颗粒的分割50-52
  • 第6章 特征参数测定及矿物粒度统计52-60
  • 6.1 加标记52-55
  • 6.1.1 边界提取52-54
  • 6.1.2 加标记(轮廓填充)54-55
  • 6.2 颗粒大小55-56
  • 6.3 颗粒形貌特征56-58
  • 6.3.1 形状指数的表示56-57
  • 6.3.2 颗粒形状与形状指数的关系57-58
  • 6.4 颗粒识别与结果统计58-60
  • 第7章 软件统计结果分析与展望60-70
  • 7.1 样品1的统计与误差分析60-63
  • 7.2 样品2的统计与误差分析63-66
  • 7.3 样品3的统计与误差分析66-68
  • 7.4 统计结果分析68-70
  • 第8章 结论与展望70-72
  • 致谢72-74
  • 参考文献74-79
  • 攻读硕士学位期间发表的学术论文79-80
  • 攻读硕士学位期间参加的科研项目80-81
  • 附件: 粒度检测软件源程序81-87
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    本文编号:208785

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