基于图像处理的矿岩粒度检测的研究

发布时间：2020-05-29 05:25

【摘要】：图像处理技术是改善传统工业,实现工业智能化的基本途径之一,是“中国制造2025”的基本要求。矿岩粒度是矿岩破碎的主要技术指标,同时矿岩粒度的准确分布不但是选矿自动化的重要参数,而且是后续工序的依据。将图像处理技术应用到矿岩粒度的检测中,能够实时获得矿岩粒度的参数信息,可以提高矿岩破碎设备的生产能力;还可以实时检测工业生产线上矿岩粒度分布参数,为改善产品质量提供基本参数。因此,基于图像处理的矿岩粒度检测有重要的理论研究意义和实际应用价值。根据现场生产的实际控制要求,能够利用图像处理技术检测矿岩粒度参数。本文研究的主要内容如下:(1)矿岩颗粒图像预处理。首先采取改进的滤波算法去除图像中的噪声,增加矿岩颗粒边缘的对比度;然后对经过滤波处理后的图像利用形态学理论优化矿岩颗粒区域;最后利用重构原理消除矿岩颗粒内部的极小区域,减小图像的过度分割。(2)矿岩颗粒图像的分割。在传统的分水岭图像分割法的基础上,将图像中的矿岩颗粒进行内部标记,同时在背景处进行外部标记,标记完成后再对图像分割,能够较为理想地完成矿岩颗粒图像的分割。(3)矿岩颗粒的检测试验。在分割处理的基础上,标定每一个矿岩颗粒区域,经运算和统计后得到矿岩粒度信息;并将统计的结果与通过人工筛分试验结果相比较,验证了矿岩粒度检测的准确性和可行性。(4)检测系统的建立。将图像采集、图像处理和图像用户界面相结合,利用MATLAB软件建立人机交互界面,能够实现矿岩粒度的在线实时检测。
【图文】：

矿岩,颗粒图

1 绪论量的工作强度和工人在高粉尘环境下的人身健康[10]。因此，利用数字图像处理的方式得到破碎后矿岩粒度的信息是智能化发展的趋势，能够极大促进矿岩颗粒破碎自动化的发展，能够更大地更合理地利用资源，减少能源消耗，提高企业的竞争力。根据矿岩生产公司对矿岩破碎粒度信息的需求，以及公司现场工作环境矿岩的种类，提出针对性的检测方法，重点对矿岩图像中不易分割的粘连颗粒提出相应的解决方法，提高矿岩粒度信息的准确性。在矿岩生产现场利用图像采集装置得到矿岩图像，如图 1.1 所示：

对比图,图像亮度,对比图,矿岩

8读取图像亮度处理灰度处理图像滤波输出图像图 2.1 图像预处理流程图2.2 矿岩图像变换2.2.1 矿岩图像的亮度变换现场采集的矿岩颗粒图像由于光照强度的不同造成拍摄的矿岩颗粒图像过暗或过亮，导致矿岩颗粒与图像背景难以区分，为后期图像处理增加难度，甚至导致矿岩颗粒边缘信息的丢失。为了在图像中更好地呈现矿岩颗粒信息，，需要将这些图像进行明暗处理，提高或降低图像整体的亮度。本文以矿岩颗粒图像为例加以说明，矿岩颗粒原图与亮度处理图像对比如图 2.2 所示：原图亮度变换图图 2.2 图像亮度对比图通过图 2.2 两幅图像对比可以看出，原图中矿岩颗粒明显偏暗，部分堆积矿岩颗粒边缘不易区分，图像经过明暗处理后，明显地可以区分开矿岩颗粒与图像背景，矿岩颗粒内部亮度较大，但图像背景则相对较暗，在原图中由于亮度的问题，部分噪声点没有明显的显现出来，可以将图像进行局部放大以便更好的观察图像细节，图像局部放大图如图 2.3 所示：
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP391.41;TD921.2

【参考文献】