JP2006126061A - Method and device for measuring particle size distribution of powder and grain - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、粉粒体の粒度分布を撮像画像の画像処理により解析する粒度分布計測方法および装置に関するものであり、特にコークス製造における石炭の粒度分布計測方法および装置に関するものである。 The present invention relates to a particle size distribution measuring method and apparatus for analyzing a particle size distribution of a granular material by image processing of a captured image, and more particularly to a coal particle size distribution measuring method and apparatus in coke production.
粉粒状の工業用原料を扱う製造工程は、産業上種々見られる。例えば、鉄鋼業などでよく見られるコークスの製造工程は、原料（石炭）荷役貯蔵、石炭処理、乾留、コークス処理、化成品処理の各工程より成り立っている。この工程の中で、石炭処理工程は、各種銘柄の石炭を良質コークスが得られるように適量に配合し、粉砕する工程である。通常原料炭として入荷する石炭は、粉炭であるが、その粒度は、銘柄によって相当に異なっている。コークス化性の点からとくに不活性物質の石炭は、できる限り細かくすることが好ましく、コークス強度の向上が期待できる。 There are various industrial processes for handling powdery industrial raw materials. For example, the coke manufacturing process often found in the steel industry and the like is composed of raw material (coal) cargo handling storage, coal processing, dry distillation, coke processing, and chemical product processing. Among these steps, the coal treatment step is a step of blending and pulverizing various brands of coal in an appropriate amount so as to obtain high-quality coke. Coal that normally arrives as raw coal is pulverized coal, but its particle size varies considerably depending on the brand. In view of coking properties, inactive coal is preferably made as fine as possible, and an improvement in coke strength can be expected.
しかしながら一方では必要以上に細粒化すると、コークス炉に装入する段階で嵩密度低下をおこし、生産性低下の原因となるとともに、装入作業時の粉塵飛散やコークス炉窯内でのカーボン付着トラブルをひきおこす結果となる。両者を満足させる最適な粒度範囲を見出す必要があるが、通常3mm以下が80%前後になるように管理されている。石炭粒度の従来の代表的な測定方法として、サンプリングロボットで石炭を採取し、乾燥後に粒径別に篩い分け、秤量することにより粒度分布を求める方法がある。このサンプリング篩い分け方法を用いることにより精度良く粒度分布を求めることができるが、測定頻度の制約（1日に数回程度）からリアルタイムに石炭粒度管理・粉砕機の回転数制御を行うことは困難であるとともに、サンプリングロボット装置自体も高価であるという問題があった。 On the other hand, however, if the particle size is reduced more than necessary, the bulk density is reduced at the stage of charging into the coke oven, causing productivity to drop, and scattering of dust during charging operations and carbon adhesion in the coke oven kiln. This will cause trouble. Although it is necessary to find an optimum particle size range that satisfies both, it is usually controlled so that 3 mm or less is about 80%. As a conventional representative method for measuring the particle size of coal, there is a method of obtaining a particle size distribution by collecting coal with a sampling robot, sieving according to particle size after drying, and weighing. By using this sampling sieving method, the particle size distribution can be obtained with high accuracy, but it is difficult to control the coal particle size and control the speed of the grinder in real time due to the measurement frequency limitation (about several times a day). In addition, the sampling robot device itself is also expensive.
このほか、ＣＣＤカメラ等により撮像された石炭画像から画像処理技術により粒度分布を求める方法がある。従来からの画像処理による石炭粒度分布測定における画像取り込み方法として、例えば、粒状物質をブロアにより飛散させ飛散状態を画像としてとりこむ方法である特開昭６０−１４６１３１号公報（特許文献１）や、篩いで細粒を分離後に落下するコークスを撮像する方法である特開平５−２３１８２１号公報（特許文献２）の開示がある。また、移動中の物体表面と撮像装置との距離を一定にさせる方法である特開２００２−２２１４８１号公報（特許文献３）等、撮像画像の精度を向上させる方法が考えられている。 In addition, there is a method for obtaining a particle size distribution by an image processing technique from a coal image captured by a CCD camera or the like. As an image capturing method in coal particle size distribution measurement by conventional image processing, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 60-146131 (Patent Document 1), which is a method of scattering particulate matter with a blower and capturing the scattering state as an image, JP-A-5-231821 (Patent Document 2), which is a method for imaging coke that falls after separating fine particles by the method described above. In addition, a method for improving the accuracy of a captured image is conceivable, such as Japanese Patent Application Laid-Open No. 2002-221481 (Patent Document 3), which is a method for making the distance between the moving object surface and the imaging device constant.
しかしながら、特許文献１ないし特許文献３で示される方法は、いずれも移動中の粉粒体をＣＣＤカメラ等の撮像装置により画像として撮像するものであり、カメラのシャッターが開いている間、粉粒体が移動するため撮像される画像は横流れとなり、ぼやけた画像となるという問題点がある。 However, all of the methods shown in Patent Documents 1 to 3 capture moving particles as an image by an imaging device such as a CCD camera, and while the camera shutter is open, the particles Since the body moves, the captured image becomes a lateral flow and there is a problem that it becomes a blurred image.
そこで発明者らは鮮明な撮像画像を得るべく、特願２００３−４２４１１１号（特許文献４）の出願にて、閃光照明装置を用いた方法を提案している。また発明者らは、保持体上の粉粒体の充填状態を自動で検出する方法である特願２００３−４３３３３１号（特許文献５）の出願を行っている。
しかしながら、特許文献４および特許文献５で示される方法を用いて石炭の粒径分布計測しても、前述のサンプリング篩い分け方法による粒度分布測定のように精度良く粒度分布を求めることができないという問題点がある。図５に、サンプリング篩い分け方法と従来方法との粒度分布計測結果の比較の一例を示す。図は、3mm以下の粒径の石炭の重量%の篩い分け分類による実測値と画像処理による計測値との比較（サンプリング点数は、61点）であり、相関係数も０．４６３７と相当バラツキがあるものである。この理由には、石炭の各銘柄に起因する石炭性状の違い、もしくは石炭の含有水分量などによる石炭状態の違いが、画像処理による粒度分布計測精度に影響を与えていると推測される。 However, even when measuring the particle size distribution of coal using the methods disclosed in Patent Document 4 and Patent Document 5, the particle size distribution cannot be obtained with high accuracy as in the particle size distribution measurement by the sampling sieving method described above. There is a point. FIG. 5 shows an example of comparison of the particle size distribution measurement results between the sampling sieving method and the conventional method. The figure shows the comparison between the measured value by sieving classification of the weight percent of coal with a particle size of 3 mm or less and the measured value by image processing (the number of sampling points is 61 points), and the correlation coefficient is 0.4637, corresponding variation. There is something. For this reason, it is presumed that the difference in coal properties caused by each brand of coal, or the difference in coal state due to the moisture content of the coal, etc., affects the particle size distribution measurement accuracy by image processing.
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、粉粒体の粒度分布を撮像画像の画像処理により解析する粒度分布計測方法および装置であって、計測精度の高い粉粒体の粒度分布計測方法および装置を提供することにある。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and is a particle size distribution measuring method and apparatus for analyzing the particle size distribution of a granular material by image processing of a captured image, the particle size distribution measuring method of the granular material having high measurement accuracy. And providing an apparatus.
本発明の請求項１に係る発明は、粉粒体の充填状況をカメラにて撮像する画像撮影工程と、得られた画像に対して2次元フーリエ変換を施し、周波数空間のパワースペクトル分布の内、所定の低周波域および高周波域のパワースペクトルの平均値を求め、求めた低周波域および高周波域のパワースペクトルの平均値の比で定義されるスペクトル偏在度を算出するスペクトル偏在度算出工程と、算出したスペクトル偏在度に基づき対象画像を分類する画像分類工程と、分類された画像ごとに、フィルタリング処理および2値化処理を行った後、各粒径範囲での粒子数のカウントを行い、予め用意した所定の検量線を用いて粒度分布を算出する粒度分布算出工程とを有することを特徴とする粉粒体の粒度分布計測方法である。 The invention according to claim 1 of the present invention includes an image capturing step of capturing the state of filling of granular material with a camera, and a two-dimensional Fourier transform is performed on the obtained image, and the power spectrum distribution in the frequency space A spectrum unevenness calculating step for calculating an average value of power spectra in a predetermined low frequency region and a high frequency region and calculating a spectrum unevenness degree defined by a ratio of the average values of the obtained power spectra in the low frequency region and the high frequency region; The image classification process for classifying the target image based on the calculated degree of spectral unevenness, and after performing the filtering process and the binarization process for each classified image, count the number of particles in each particle size range, And a particle size distribution calculating step of calculating a particle size distribution using a predetermined calibration curve prepared in advance.
また本発明の請求項２に係る発明は、請求項１に記載の粉粒体の粒度分布計測方法において、前記画像分類工程は、前記スペクトル偏在度と所定の閾値とを比較することにより行うことを特徴とする粉粒体の粒度分布計測方法である。 According to a second aspect of the present invention, in the particle size distribution measuring method according to the first aspect, the image classification step is performed by comparing the degree of spectral unevenness with a predetermined threshold value. It is the particle size distribution measuring method of the granular material characterized by these.
また本発明の請求項３に係る発明は、請求項１または請求項２項に記載の粉粒体の粒度分布計測方法において、前記画像撮影工程は、粉粒体がカメラ下部に搬送された時に、カメラによる画像撮像および閃光照明装置による閃光照明を同時起動することによって撮像することを特徴とする粉粒体の粒度分布計測方法である。 The invention according to claim 3 of the present invention is the particle size distribution measuring method according to claim 1 or claim 2, wherein the image photographing step is performed when the particles are conveyed to the lower part of the camera. A particle size distribution measuring method for a granular material, characterized in that imaging is performed by simultaneously starting image capturing by a camera and flash illumination by a flash illumination device.
また本発明の請求項４に係る発明は、請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の粉粒体の粒度分布計測方法において、前記粉粒体は、石炭粒子であることを特徴とする粉粒体の粒度分布計測方法である。 The invention according to claim 4 of the present invention is the particle size distribution measuring method according to any one of claims 1 to 3, wherein the powder is coal particles. It is the particle size distribution measuring method of the granular material.
さらに本発明の請求項４に係る発明は、搬送中の粉粒体を撮像装置により撮像し、画像処理によりその粒度分布を計測する装置において、前記粉粒体の撮像照明を行う閃光照明装置と、該閃光照明装置と前記撮像装置とを制御する制御装置と、撮像された画像を充填状態により分類し、分類された画像ごとに画像処理し粒度分布解析する粒度分布解析装置とを有することを特徴とする粒度分布計測装置である。 Furthermore, the invention according to claim 4 of the present invention is an apparatus for imaging a granular material being conveyed by an imaging device and measuring its particle size distribution by image processing, and a flash illumination device for performing imaging illumination of the granular material; A control device that controls the flash illumination device and the imaging device, and a particle size distribution analysis device that classifies captured images according to a filling state, performs image processing for each classified image, and performs particle size distribution analysis. This is a characteristic particle size distribution measuring apparatus.
本発明によれば、撮像された画像を2次元フーリエ変換を施しスペクトル分布を調べ、低周波帯域および高周波帯域での平均パワーの比から原料状態を判断し、原料状態による対象画像の分類を行ない、分類された各々の画像データごとに画像処理パラメータを設定するようにしたので、粉粒体の粒度分布解析結果の格段の精度向上が可能となった。 According to the present invention, the captured image is subjected to two-dimensional Fourier transform, the spectrum distribution is examined, the raw material state is determined from the ratio of the average power in the low frequency band and the high frequency band, and the target image is classified according to the raw material state. Since the image processing parameters are set for each classified image data, the accuracy of the particle size distribution analysis result of the granular material can be remarkably improved.
以下、本発明を実施するための最良の形態について、図面を用いて説明する。図２は、ベルトコンベア上の石炭粒子粒度分布計測装置の構成の一例を示す図である。図中、１はＣＣＤカメラ、２は閃光照明装置、３は閃光照明用電源、４は粒度分布解析装置、５は制御装置、６は石炭、および７はベルトコンベアをそれぞれ示している。本粒度分布計測装置は、ベルトコンベア７上の石炭５を撮像するＣＣＤカメラ１、撮像照明を行う閃光照明装置２、この閃光照明装置２用の閃光照明用電源３、画像撮像と閃光照明起動タイミングを制御する制御装置５、および撮像された石炭画像を収集し粒度分布解析を行う粒度分布解析装置４で構成されている。 The best mode for carrying out the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 2 is a diagram showing an example of the configuration of the coal particle size distribution measuring device on the belt conveyor. In the figure, 1 is a CCD camera, 2 is a flash illumination device, 3 is a power source for flash illumination, 4 is a particle size distribution analysis device, 5 is a control device, 6 is coal, and 7 is a belt conveyor. This particle size distribution measuring apparatus includes a CCD camera 1 that captures an image of coal 5 on a belt conveyor 7, a flash illumination device 2 that performs imaging illumination, a flash illumination power source 3 for the flash illumination device 2, image capturing and flash illumination activation timing. And a particle size distribution analyzer 4 that collects captured coal images and performs particle size distribution analysis.
ベルトコンベア７上の石炭７がＣＣＤカメラ１下部に搬送された時に、ＣＣＤカメラ１による画像撮像および閃光照明装置２による閃光照明の同時起動を、制御装置５により可能にしている。このようにして撮像された石炭画像は、粒度分布解析を行なう粒度分布解析装置４へ取り込まれ、粒度分布解析を行ない、解析結果を表示する。 When the coal 7 on the belt conveyor 7 is transported to the lower part of the CCD camera 1, the control device 5 enables simultaneous image pickup by the CCD camera 1 and flash illumination by the flash illumination device 2. The coal image picked up in this way is taken into the particle size distribution analyzer 4 that performs particle size distribution analysis, performs the particle size distribution analysis, and displays the analysis result.
しかしながら、粒度分布解析のためにＣＣＤカメラを用いて撮像された石炭の画像は、石炭の銘柄による粒径分布の違いあるいは石炭の含有水分量により大きく異なった性質を持っているため、この石炭の性質を無視して粒度分布解析を行なうと誤差を生じる場合がある。例えば、大粒径の石炭が多く存在する石炭の画像を粒度分布解析を行なう場合、小粒径の石炭が多く存在する石炭の画像で調整された画像処理パラメータを用いて、画像解析処理を行なうと粒度分布解析結果に大きな誤差を生じる。そのため、本発明は、撮像された石炭の画像が、大粒径の石炭もしくは小粒径の石炭に分類されるのかを画像処理により認識することで、それぞれの画像に対応した画像処理パラメータを用いて、画像処理を行ない粒度分布解析結果の高精度化を目指すものである。 However, the image of coal captured using a CCD camera for particle size distribution analysis has properties that differ greatly depending on the coal particle size distribution or the moisture content of the coal. If the particle size distribution analysis is performed ignoring the properties, an error may occur. For example, when performing particle size distribution analysis on an image of coal with a large amount of coal having a large particle size, image analysis processing is performed using image processing parameters adjusted with the image of coal with a large amount of coal having a small particle size. And a large error in the particle size distribution analysis result. Therefore, the present invention uses image processing parameters corresponding to each image by recognizing whether the captured coal image is classified as large particle size coal or small particle size coal by image processing. Thus, image processing is performed to improve the accuracy of the particle size distribution analysis result.
図１は、本発明による粒度分布計測の処理フローの一例を示す図である。先ず、ステップＳ１００にて、ＣＣＤカメラ直下に対象とする石炭粒子が搬送されたときに閃光照明が発光するようにして、石炭画像の撮影を行う。次に、ステップＳ１０１にて、撮影した画像を粒度分布解析装置へ解析用画像入力として転送する。 FIG. 1 is a diagram showing an example of a processing flow of particle size distribution measurement according to the present invention. First, in step S100, a coal image is taken so that flash illumination is emitted when target coal particles are conveyed directly under the CCD camera. Next, in step S101, the captured image is transferred to the particle size distribution analyzer as analysis image input.
次に、ステップＳ１０２にて、この画像に対してスペクトル偏在度の算出を行う。ここでは、先ず2次元フーリエ変換を施して、スペクトル解析を行う。2次元フーリエ変換によるスペクトル解析は、ある方向で1次元フーリエ変換を行い、その結果について更に直交する方向で1次元フーリエ変換を行うことで容易に実施することができる。1次元フーリエ変換としては、例えばよく知られているCooleyとTurkeyによるFFT(Fast Fourier Transform)を使用すればよい。 Next, in step S102, the degree of spectral unevenness is calculated for this image. Here, first, a two-dimensional Fourier transform is performed to perform a spectrum analysis. The spectrum analysis by the two-dimensional Fourier transform can be easily performed by performing the one-dimensional Fourier transform in a certain direction and performing the one-dimensional Fourier transform in the direction orthogonal to the result. As the one-dimensional Fourier transform, for example, the well-known FFT (Fast Fourier Transform) by Cooley and Turkey may be used.
以上の2次元フーリエ変換によるスペクトル解析を終了すれば、次に、スペクトル偏在度の算出ステップに移る。ここでは、ベルトコンベアの表面性状の露出に従う画像のパワースペクトルの変化を周波数空間にて特徴づける指標、スペクトル偏在度を導入している。 When the spectrum analysis by the above two-dimensional Fourier transform is completed, the process proceeds to a step of calculating the degree of spectral unevenness. Here, an index that characterizes the change in the power spectrum of the image according to the exposure of the surface property of the belt conveyor in the frequency space, the degree of spectral unevenness, is introduced.
図３は、水平方向と垂直方向の周波数空間でのスペクトル分布と領域設定を示す図であり、図での濃淡はパワーの弱強を、中心部が低周波域で周辺部が高周波域を、それぞれ表している。このステップでは、先ず図３の上部に右上がりの斜線で示す高周波域Bと、右下がりの斜線で示す低周波域Aとの二つの領域を定義する。 FIG. 3 is a diagram showing the spectral distribution and the region setting in the frequency space in the horizontal direction and the vertical direction, where the shading in the figure indicates the weakness of power, the central portion is the low frequency region and the peripheral portion is the high frequency region Represents each. In this step, first, two regions of a high frequency region B indicated by a right-upward oblique line and a low frequency region A indicated by a right-downward oblique line are defined in the upper part of FIG.
ここで領域Aには、直流成分とその最近傍の領域は含めないようにする。この領域Aの内部に白抜きで示した領域のスペクトルには、明るさのオフセットと照明系に起因するゆるやかな輝度のうねりに関するものがある場合が多く、背景となるコンベア表面に起因するスペクトルと異なる要因による可能性があるためである。また、領域Bについても、領域Aから連続的に領域Bを定義するのではなく、間に白抜きの部分である緩衝領域を設けた方が、後述するスペクトル偏在度による粉粒体の検出能が高まる。 Here, the region A does not include the DC component and the nearest region. The spectrum of the area shown in white in this area A is often related to the brightness offset and the gentle brightness undulation caused by the illumination system. This may be due to different factors. In addition, with respect to the region B, the region B is not defined continuously from the region A, but a buffer region that is a white portion is provided between the regions A. Will increase.
次に、領域Aおよび領域Bについて、それぞれパワーの平均EAおよびEBを計算する。さらに、計算されたEA（低周波帯域Aでのパワーの平均）およびEB（高周波帯域Bでのパワーの平均）を用いて、以下の（１）式でスペクトル偏在度RFを算出する。 Next, power averages E A and E B are calculated for region A and region B, respectively. Further, using the calculated E A (average power in the low frequency band A) and E B (average power in the high frequency band B), the spectral unevenness R F is calculated by the following equation (1). .
RF = EA／EB ……………（１）
スペクトル偏在度RFが大きいほどスペクトルは低周波域に偏っており、スペクトル偏在度RFが小さいほどスペクトルは周波数空間全域に広がっていることとなる。すなわち、スペクトル偏在度RFが大きいほどベルトコンベア表面の露出の程度が大きく、スペクトル偏在度RFが小さいほど粉粒体の充填の程度が大きい密な充填である。なお、図３に示した帯域の領域設定は、コークス製造に使用される石炭について適用される一例であり、実際には背景となるベルトコンベア等の保持体と粉粒体の表面性状の違いに応じて、適宜設定を変えるべきものである。
R F = E A / E B (1)
The spectrum is biased toward the low frequency region as the spectrum unevenness degree R F is larger, and the spectrum is spread over the entire frequency space as the spectrum unevenness degree R F is smaller. That is, a large degree of exposure of the spectrum ubiquitous degree R F larger the belt conveyor surface, a dense packing degree is large filling enough granule spectrum ubiquitous degree R F is small. Note that the zone setting shown in FIG. 3 is an example applied to coal used for coke production. Actually, the difference in surface properties between the holding body such as a belt conveyor and the granular material as a background. The settings should be changed accordingly.
スペクトル偏在度が求まれば、次ステップＳ１０３で算出したスペクトル偏在度に基づき対象画像を分類する。分類の一例として、ここでは所定の閾値と比較することにより分類する例を示しており、「スペクトル偏在度＞閾値」かどうかを判断している。スペクトル偏在度が閾値より小さければ、粉粒体が充填している（充填 大）と判断し、逆の場合であれば、粉粒体が充填していない（充填 小）と判断する。この場合の判断基準も、上述の帯域の領域設定で述べたように、保持体と粉粒体の表面性状の違いに応じて、適宜変えるべきものである。 If the spectrum unevenness degree is obtained, the target image is classified based on the spectrum unevenness degree calculated in the next step S103. As an example of classification, an example of classification by comparison with a predetermined threshold is shown here, and it is determined whether “spectrum uneven distribution degree> threshold”. If the degree of spectral unevenness is smaller than the threshold value, it is determined that the granular material is filled (large filling), and if the reverse case, it is determined that the granular material is not filled (small filling). The determination criteria in this case should also be changed as appropriate according to the difference in surface properties between the holding body and the powder and granular material, as described in the above-described zone setting.
図4は、スペクトル偏在度の大小と原料状態の違いの一例を示す図である。図の右側の原料（ｂ）は、左側の通常原料状態（ａ）と比較して、団子状態となっている。このため、高周波帯域の信号が減少し、スペクトル偏在度が小さくなっている。図の上部には、下部の画像に示した横線上すなわち画像横方向での各々の輝度レベルの変化をそれぞれ表わしている。この輝度レベルを比較すると、（ａ）で撮像された画像の方が鮮明化されている分だけ陰影の差が大きく出ているため、これが輝度レベルの大きな変化として表れている。そして、信号としては、（ａ）の方がより高周波成分の多い信号であることが確認できる。このように、原料状態の性質を捉えることのできるスペクトル偏在度を用いて画像処理フローを分岐させる。 FIG. 4 is a diagram showing an example of the difference between the degree of spectral unevenness and the raw material state. The raw material (b) on the right side of the figure is in a dumpling state as compared with the normal raw material state (a) on the left side. For this reason, signals in the high frequency band are reduced, and the degree of spectral unevenness is reduced. In the upper part of the figure, changes in the respective luminance levels on the horizontal line shown in the lower image, that is, in the horizontal direction of the image are shown. When this brightness level is compared, the difference between the shadows is increased by the amount of the sharpened image captured in (a), and this appears as a large change in the brightness level. As a signal, it can be confirmed that the signal (a) has a higher frequency component. In this way, the image processing flow is branched using the spectral unevenness that can capture the nature of the raw material state.
図１のフローに戻って、スペクトル偏在度が大きいすなわち原料の充填具合が小さい場合は、左側のフローを経て、逆にスペクトル偏在度が小さいすなわち原料の充填具合が大きい場合は、右側のフローを経ることになる。この例では、説明を簡単にするために一つの閾値で２分割にしているが、より測定精度を上げるには、多段分割すなわち複数の閾値を設定するようにするとよい。 Returning to the flow of FIG. 1, when the degree of spectral unevenness is large, that is, when the filling degree of the raw material is small, the flow on the left side goes through. On the contrary, when the degree of spectral unevenness is small, that is, when the filling degree of the raw material is large, It will pass. In this example, in order to simplify the explanation, it is divided into two by one threshold. However, in order to further improve the measurement accuracy, it is preferable to set multi-stage division, that is, a plurality of thresholds.
ステップＳ１０３以降の分岐後のフロー（「Ｓ１１０〜Ｓ１１４」と「Ｓ１２０〜Ｓ１２４」）の処理内容は同様であるので、図の右側のみ説明するものとする。スペクトル偏在度が小さいと判断された画像は、ステップＳ１２０でフィルタリング（Ｂ）処理が施される。フィルタリング処理そのものは左右同じであるが、フィルタリングの仕様が異なる。例えば、左側のスペクトル偏在度が小さい、すなわち原料の充填具合が大きい画像には、フィルタリングの回数を少なめにして、できるだけボカさない処理を行う。 Since the processing contents of the flow after the branch after step S103 ("S110 to S114" and "S120 to S124") are the same, only the right side of the figure will be described. An image determined to have a small spectrum unevenness is subjected to filtering (B) processing in step S120. The filtering process itself is the same on the left and right, but the filtering specifications are different. For example, for an image with a small degree of spectral unevenness on the left side, that is, with a large degree of raw material filling, the number of times of filtering is reduced, and processing that is as blurred as possible is performed.
フィルタリングされた画像を、2値化処理（Ｓ１２１）後、２値化画像内の石炭粒子すべてについて各々の面積を算出する粒子カウント（Ｓ１２２）を行う。この後、全粒子の各々の面積から重量換算することにより粒度分布を算出し、さらに、あらかじめ実測値（手分析、自動ロボット）を用いて作成された検量線を用いて、先に求めた粒度分布を補正する（Ｓ１２３）。この時使用する検量線は、スペクトル偏在度の閾値以下以上で分類された検量線を事前に作成しておく。粒度分布算出の結果は、表示装置へ、または、粉砕機回転数制御に利用するために粉砕機へとデータ転送（Ｓ１２４）される。 After the filtered image is binarized (S121), particle count (S122) for calculating the area of all the coal particles in the binarized image is performed. After this, the particle size distribution is calculated by weight conversion from the area of each of all the particles, and further, the particle size previously obtained using a calibration curve prepared in advance using actual measurement values (hand analysis, automatic robot) The distribution is corrected (S123). The calibration curve to be used at this time is prepared in advance as a calibration curve classified with a spectral unevenness degree threshold value or higher. The result of the particle size distribution calculation is transferred (S124) to the display device or to the pulverizer for use in pulverizer rotation speed control.
本発明を用いて得られた粒度分布計測結果の一例を、図６に示す。用いた画像データは、比較のため前述の「発明が解決しようとする課題」で示した図５と同じものである。すなわち、スペクトル偏在度を用いた分類を行なわずに全ての画像を同一の画像処理パラメータを用いて粒度分布解析を行なった結果が、図５である。 An example of the particle size distribution measurement result obtained using the present invention is shown in FIG. The image data used is the same as that shown in FIG. 5 shown in the above-mentioned “Problem to be Solved by the Invention” for comparison. That is, FIG. 5 shows the result of performing the particle size distribution analysis on all the images using the same image processing parameters without performing the classification using the spectrum unevenness degree.
図５では、3mm以下の粒径の石炭の重量%の篩い分け分類による実測値と画像処理による計測値との相関係数が０．４６３７と相当バラツキがあったものが、本発明を適用した図６（ａ）のスペクトル偏在度が大きい場合には、相関係数が０．９３１６へと、図６（ｂ）のスペクトル偏在度が小さい場合には、相関係数が０．５１６５へ精度が向上していることが判る。スペクトル偏在度が小さい領域を、さらに細かく分割することにより、更なる精度向上が期待できる。 In FIG. 5, the present invention was applied to the case where the correlation coefficient between the measured value by the sieving classification of the weight percent of the coal having a particle diameter of 3 mm or less and the measured value by the image processing was 0.4637 and had a considerable variation. When the spectral unevenness in FIG. 6A is large, the correlation coefficient is 0.9316, and when the spectral unevenness in FIG. 6B is small, the correlation coefficient is 0.5165. It turns out that it is improving. A further improvement in accuracy can be expected by further finely dividing a region where the degree of spectral unevenness is small.
このように、スペクトル偏在度を用いた分類を行ない、それぞれ対応した検量線を設定することにより粒度分布解析結果の精度向上が可能となる。また、スペクトル偏在度を用いた分類を行なった後、2値化パラメータ等他の画像処理パラメータも変化させることにより、更なる粒度分布解析結果の精度向上も可能となる。 As described above, the classification using the spectral unevenness degree is performed, and the calibration curve corresponding to each is set, thereby improving the accuracy of the particle size distribution analysis result. In addition, after performing classification using the degree of uneven distribution of the spectrum, it is possible to further improve the accuracy of the particle size distribution analysis result by changing other image processing parameters such as binarization parameters.
なお、検出対象はこれまで説明した石炭とは別に、鉱石、石灰石、コークス、プラスチック粉、トナーなどの工業原料・製品や農産物・薬などの各種粉粒体にも適用することが可能である。 In addition to the coal described so far, the detection target can also be applied to various raw materials such as ore, limestone, coke, plastic powder, toner, and other industrial raw materials and products, and agricultural products and medicines.
１ ＣＣＤカメラ
２ 閃光照明装置
３ 閃光照明用電源
４ 粒度分布解析装置
５ 制御装置
６ 石炭
７ ベルトコンベア
1 CCD camera
2 Flash illumination device 3 Power source for flash illumination 4 Particle size distribution analysis device 5 Control device 6 Coal 7 Belt conveyor
Claims (5)
得られた画像に対して2次元フーリエ変換を施し、周波数空間のパワースペクトル分布の内、所定の低周波域および高周波域のパワースペクトルの平均値を求め、求めた低周波域および高周波域のパワースペクトルの平均値の比で定義されるスペクトル偏在度を算出するスペクトル偏在度算出工程と、
算出したスペクトル偏在度に基づき対象画像を分類する画像分類工程と、
分類された画像ごとに、フィルタリング処理および2値化処理を行った後、各粒径範囲での粒子数のカウントを行い、予め用意した所定の検量線を用いて粒度分布を算出する粒度分布算出工程とを有することを特徴とする粉粒体の粒度分布計測方法。 An image capturing process for capturing the state of filling of the granular material with a camera;
The obtained image is subjected to two-dimensional Fourier transform, and the average value of the power spectrum in the predetermined low frequency region and high frequency region in the power spectrum distribution in the frequency space is obtained, and the obtained power in the low frequency region and high frequency region is obtained. A spectrum unevenness calculating step for calculating a spectrum unevenness defined by a ratio of average values of spectra;
An image classification step of classifying the target image based on the calculated degree of spectral uneven distribution;
After performing filtering processing and binarization processing for each classified image, the number of particles in each particle size range is counted, and the particle size distribution is calculated using a predetermined calibration curve prepared in advance. And a particle size distribution measuring method for the granular material.
前記画像分類工程は、前記スペクトル偏在度と所定の閾値とを比較することにより行うことを特徴とする粉粒体の粒度分布計測方法。 In the particle size distribution measuring method of the granular material according to claim 1,
The particle size distribution measuring method for a granular material, wherein the image classification step is performed by comparing the spectral unevenness degree with a predetermined threshold value.
前記画像撮影工程は、粉粒体がカメラ下部に搬送された時に、カメラによる画像撮像および閃光照明装置による閃光照明を同時起動することによって撮像することを特徴とする粉粒体の粒度分布計測方法。 In the particle size distribution measuring method of the granular material according to claim 1 or claim 2,
The method for measuring the particle size distribution of the granular material is characterized in that, when the granular material is conveyed to the lower part of the camera, the imaging is performed by simultaneously starting image capturing by the camera and flash illumination by the flash illumination device. .
前記粉粒体は、石炭粒子であることを特徴とする粉粒体の粒度分布計測方法。 In the particle size distribution measuring method of the granular material according to any one of claims 1 to 3,
The said granular material is a coal particle, The particle size distribution measuring method of the granular material characterized by the above-mentioned.
前記粉粒体の撮像照明を行う閃光照明装置と、
該閃光照明装置と前記撮像装置とを制御する制御装置と、
撮像された画像を充填状態により分類し、分類された画像ごとに画像処理し粒度分布解析する粒度分布解析装置とを有することを特徴とする粒度分布計測装置。 In an apparatus that captures an image of powder particles being conveyed by an imaging device and measures the particle size distribution by image processing
A flash illumination device for performing imaging illumination of the powder particles;
A control device for controlling the flash illumination device and the imaging device;
A particle size distribution measuring apparatus comprising: a particle size distribution analyzing apparatus that classifies captured images according to a filling state, performs image processing for each classified image, and analyzes a particle size distribution.
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