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基于機(jī)器視覺的球團(tuán)礦粒度檢測方法研究

發(fā)布時間:2020-04-06 04:11
【摘要】:球團(tuán)礦作為一種高爐精料有強度好、含鐵品位高和還原性好等特點,在鋼鐵冶煉中有著重要作用。球團(tuán)粒度是球團(tuán)礦質(zhì)量最重要的指標(biāo)之一,但目前球團(tuán)礦的粒度檢測主要是傳統(tǒng)篩分法和人工檢測方法,這兩種方法不僅檢測效率低、準(zhǔn)確率性差,而且粒度信息不能實時在線反饋,嚴(yán)重影響了球團(tuán)質(zhì)量的保證。本文將機(jī)器視覺檢測技術(shù)應(yīng)用于球團(tuán)礦粒度檢測中,是目前球團(tuán)礦粒度檢測的主要研究方向。球團(tuán)礦生產(chǎn)工業(yè)環(huán)境復(fù)雜,原始球團(tuán)礦圖像含有許多噪聲,必須對球團(tuán)礦圖像進(jìn)行預(yù)處理。本文采用巴特沃斯濾波方法,既能消除噪聲又較好的保護(hù)圖像中的邊緣信息;采用開閉重建處理圖像,使得球團(tuán)礦圖像中的明暗細(xì)節(jié)被消除,同時重建之后圖像沒有產(chǎn)生新的邊界或是邊界偏移現(xiàn)象,并且目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的極大值和極小值得到修正。球團(tuán)礦圖像是一種典型的類圓形堆疊顆粒圖像,對其實現(xiàn)有效分割是保證粒度檢測準(zhǔn)確性的關(guān)鍵。本文分析了球團(tuán)礦圖像的分割難點,研究表明傳統(tǒng)的圖像分割方法不能滿足球團(tuán)礦圖像的分割要求,為此提出了一種基于自適應(yīng)標(biāo)記提取的分水嶺分割算法。通過仿真驗證,方法能將目標(biāo)球團(tuán)準(zhǔn)確分離,很好地解決圖像中目標(biāo)相互遮擋、粘連等類圓形堆疊圖像問題,克服了傳統(tǒng)分水嶺算法的過分割現(xiàn)象。在球團(tuán)礦圖像有效分割的基礎(chǔ)上,首先采用基于線標(biāo)記方法對二值圖像連通區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記,利用提出的FUR圓形度度量指標(biāo)將不能正確反映球團(tuán)礦粒度信息的目標(biāo)區(qū)域篩除,以保證后期檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性。然后,標(biāo)定圖像檢測系統(tǒng)的系數(shù)并提取球團(tuán)礦圖像中球團(tuán)目標(biāo)的實際面積,換算得到球團(tuán)礦的粒度值。最后,將本文檢測的球團(tuán)礦粒度值與實際粒度檢測結(jié)果進(jìn)行對比,結(jié)果表明,基于機(jī)器視覺的球團(tuán)礦粒度檢測方法具有較好的準(zhǔn)確性和可靠性。基于機(jī)器視覺的球團(tuán)礦粒度檢測方法,傳統(tǒng)的篩分法相比,更加方便易行、準(zhǔn)確,而且具有實時性,能實現(xiàn)在線檢測,對提高球團(tuán)生產(chǎn)質(zhì)量起到極大的推動作用。
【圖文】:

效果圖,高斯濾波,效果圖,階數(shù)


邐(2.8)逡逑當(dāng)巴特沃斯濾波器階數(shù)》較大時,其作用效果接近理想濾波器:當(dāng)階數(shù)較小時接近高斯逡逑濾波器[36],如圖2.4是巴特沃斯低通濾波器的3D形狀視圖。本文采用的濾波器階數(shù)《=2,逡逑截止頻率ZX)=150,處理結(jié)果如圖2.5所示。從效果對比看出,巴特沃斯濾波處理效果逡逑在抑制噪聲的同時,圖像邊緣模糊程度大大降低,且沒有振鈴效應(yīng)。這樣不僅達(dá)到濾波逡逑預(yù)處理效果,同時保護(hù)了球團(tuán)礦原始圖像邊緣信息。逡逑-17-逡逑

視圖,巴特沃斯低通濾波器,視圖,形狀


圖2.5巴特沃斯低通濾波效果圖逡逑Fig.邋2.5邋Butterworth邋low-pass邋filter邋effect邋diagram逡逑2.3球團(tuán)礦圖像形態(tài)學(xué)處理逡逑數(shù)學(xué)理論中,數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)建立在嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)集論基礎(chǔ)上,用來分析研究空間結(jié)構(gòu)的逡逑形狀、框架的數(shù)學(xué)分支。自數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論提出以來,,逐漸被應(yīng)用于數(shù)字圖像處理、信逡逑號處理、模式識別、數(shù)據(jù)處理和圖像分析等諸多領(lǐng)域。數(shù)字圖像處理中數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)可以逡逑用來處理抑制噪聲、邊緣檢測、圖像分割、紋理分析、圖像恢復(fù)及重建等諸多問題。逡逑形態(tài)學(xué)圖像處理的直觀理解是,利用結(jié)構(gòu)元素作為“刷子”在待處理圖像中移動及相逡逑應(yīng)運算,以此了解圖像各部分間的相互結(jié)構(gòu)并做出相應(yīng)處理,已達(dá)到操作圖像的目的。逡逑顯然結(jié)構(gòu)元素非常重要,根據(jù)我們研[偟耐枷衲諶鶯吞匭緣牟煌,其縿h哂屑褐牟煌義閑巫礎(chǔ)⒋笮『突葉鵲刃畔ⅰ=峁乖厥怯杉系愎鉤傻,不同的结构元素的作硬[Ч鑠義弦旌艽,因此设计符合操作目的的结构元素是图像分锡_墓丶街琛e義

本文編號:2615989

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