CN104680526A - 一种基于自相关算法的均匀颗粒粒径测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于自相关算法的均匀颗粒粒径测量方法，包括拍摄目标颗粒物图像和自相关算法处理图像得到颗粒物粒径两个步骤。通过数码相机拍摄目标颗粒物在平板上的图像，利用尺寸标定物确定实际长度与像素长度的比例关系，对灰度处理的后的图像选定目标区域进行八个方向的移动，分别计算移动前后区域的相关性，绘制相关性曲线，确定各自第一次达到回升顶点的位移距离，经比例关系转换成实际长度，以八个长度中最大的为目标颗粒物的长径，最小的为中径，八个长度的平均值为平均粒径。利用本发明可实现在野外和现场的实时测量，通过通用易得的设备即可实现对细至沙样，粗至豆类、卵石的长径、中径及平均粒径的精确测量。

Description

一种基于自相关算法的均匀颗粒粒径测量方法

技术领域

本发明涉及一种颗粒粒径的测量方法，特别适用于分选较好的颗粒，如均匀沙、颗粒活性炭、豆类的颗粒粒径测量。

背景技术

在地质、材料、环保等领域的试验研究及生产实际中，颗粒的粒径测量与分析都具有重要意义。传统的粒径分析方法主要有筛分法、沉降法和激光衍射法。筛分法是国内最为普遍使用的方法，但受限于实验环境，耗时繁琐；沉降法只适用于较细的颗粒且要求质地均匀，在水中不易变形；激光衍射法则只适用于细微颗粒且实验仪器昂贵，无法普及推广使用。所以针对分选较好的颗粒物，一种快捷简便，设备成本低，可实地实时精确测量颗粒粒径的技术意义重大。

发明内容

针对上述问题，本发明提供一种操作简便，设备成本低，可以在实地实时精确测量颗粒粒径的方法。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种基于自相关算法的均匀颗粒粒径测量方法，包括以下步骤：

(1)拍摄目标颗粒物图像，具体包括以下子步骤：

(1.1)将目标颗粒物平铺在黑色平板上，用玻璃平板压平，移走玻璃板后放置尺寸标定物；

(1.2)通过数码相机拍摄该目标颗粒物的图像；所述数码相机镜头与目标颗粒物所在的平面垂直；

(2)通过自相关算法处理数码相机采集的图像，得到目标颗粒物粒径的长径、中径与平均粒径；具体包括以下子步骤：

(2.1)通过图像中的尺寸标定物，确定实际长度与像素长度的比例关系；

(2.2)对图像进行灰度处理，得到灰度图像；

(2.3)在灰度图像上选定目标区域，所述目标区域内不包括尺寸标定物；将目标区域从初始位置分别向上、下、左、右、左上、左下、右上、右下八个方向移动相同的位移S；当向上、下、左、右四个方向移动时，步长为L，移动步数为n，且满足S＝n×L；当向左上、左下、右上、右下四个方向移动时，步长为移动步数为位移S大于目标颗粒物的像素长度，且不超过灰度图像的边界，分别计算在八个方向上每移动一步后新的目标区域y与初始目标区域x之间的相关性r，相关性的计算公式为：

$r=\frac{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}(x_i-\stackrel{\‾}{x})(y_i-\stackrel{\‾}{y})}{\sqrt{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{(x_i-\stackrel{\‾}{x})}^2}\sqrt{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{(y_i-\stackrel{\‾}{y})}^2}}$

式中，x_i和y_i分别表示目标区域移动前后的区域内的对应像素点的灰度值，和则表示这两个区域的所有像素点灰度的平均值；

(2.4)以每步步长为横坐标，对应的相关性r的值为纵坐标，在同一坐标系下绘制八个移动方向的相关性曲线；

(2.5)确定八条相关性曲线各自达到第一次回升顶点时的位移距离，根据步骤2.1得到的比例关系，将位移距离转换成实际长度；

(2.6)选取八个方向计算得到的实际长度中最大长度作为目标颗粒物的长径，最小长度作为目标颗粒物的中径，八个方向实际长度的平均值作为目标颗粒物的平均粒径。

本发明的有益效果是：本发明采用的测量设备均为常用设备，具有通用性，伴随数码科技的发展，设备成本将越来越低；本发明适用范围广，既可以测量细小的沙粒、颗粒活性炭，也可用于豆类、卵石等较大粒径的颗粒物的测量鉴定；本发明操作简单，对外界环境要求低，适用于野外和现场测量；本发明基于的自相关算法不受目标颗粒物层叠、掩盖等影响；本发明基于的自相关算法只需少量取样，即可利用目标颗粒物表面纹理的相似性进行测量；本发明基于的自相关算法精确到像素程度，经大量实验结果表明，与数显卡尺的测量结果十分吻合。

附图说明

图1是利用本发明的方法进行测量的测量装置示意图；

图2是本发明的实现流程图；

图3是实施例1中目标颗粒物灰度处理后的图像；

图4是图3的相关性曲线回升示意图；

图5是实施例2中目标颗粒物灰度处理后的图像；(a)为细沙，(b)为粗沙，(c)为碎石，(d)为卵石；

图6是图5中对应的相关性曲线回升示意图；

图7是实施例2中本发明方法与卡尺测量方法测得的长径、中径与平均粒径的比较图；

图中，黑色平板1、三脚架2、水平仪3、数码相机4、尺寸标定物5、玻璃板6、目标颗粒7、计算机8。

具体实施方式

以下实例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

无论是人造颗粒还是自然界的泥沙、豆类等，其表面都存在相似的纹理，相似的纹理具有高度的相关性，因此可以通过拍摄颗粒物的图像，依据相关性值的回升测定颗粒物的粒径。颗粒物本身是一个三维对象，往往按照短径纵向分布，所以本发明方法得到的二维平面图像对应的其实是目标颗粒物的二维信息，依据该二维信息，可以得到颗粒物的长径、中径和平均粒径。

实施例1：

图1显示了一套可实现本发明所述测量方法的测量设备，该测量设备由图像采集设备及计算机组成。所述图像采集设备包括黑色平板1、三脚架2、水平仪3、数码相机4、尺寸标定物5和玻璃板6；所述数码相机4与计算机8相连。

如图2所示，本发明一种基于自相关算法的均匀颗粒粒径测量方法，包括以下步骤：

(1)拍摄目标颗粒物7图像，以串珠为例，具体包括以下子步骤：

(1.1)将目标颗粒物7平铺在黑色平板1上，用玻璃平板6压平，移走玻璃板6后放置尺寸标定物5；为避免影响后续的图像处理，所述尺寸标定物5尽量放在黑色平板1边缘的位置；

(1.2)在三脚架上2安置数码相机4，通过水平仪3确保数码相机4镜头与目标颗粒物7所在的平面垂直，拍摄该目标颗粒物7的图像；

(2)将数码相机4拍摄的图像导入计算机8，通过自相关算法处理图像，得到目标颗粒物7粒径的长径、中径与平均粒径；具体包括以下子步骤：

(2.1)通过图像中的尺寸标定物5，确定实际长度与像素长度的比例关系；

(2.2)如图3所示，对图像进行灰度处理，将彩色图像转换为灰度图像；图3中虚线圈住的为尺寸标定物5，该尺寸标定物5的实际长度为10mm，在本张图像中的像素长度为357pixel，经过步骤2.1计算得到本图的比例关系为0.028mm/pixel。本图拍摄的目标颗粒物实际尺寸为长径10mm，中径8mm的串珠；

(2.3)在灰度图像上选定目标区域，所述目标区域内不包括尺寸标定物5，同时考虑计算方便，节约时间成本，一般选择正方形、矩形或圆形等，本实施例中选择圆形作为目标区域。将目标区域从初始位置分别向上、下、左、右、左上、左下、右上、右下八个方向移动相同的位移S；当向上、下、左、右四个方向移动时，步长为L，移动步数为n，且满足S＝n×L；当向左上、左下、右上、右下四个方向移动时，步长为移动步数为位移S大于目标颗粒物7的像素长度，且不超过灰度图像的边界，分别计算在八个方向上每移动一步后新的目标区域y与初始目标区域x之间的相关性r，相关性的计算公式为：

$r=\frac{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}(x_i-\stackrel{\‾}{x})(y_i-\stackrel{\‾}{y})}{\sqrt{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{(x_i-\stackrel{\‾}{x})}^2}\sqrt{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{(y_i-\stackrel{\‾}{y})}^2}}$

式中，x_i和y_i分别表示目标区域移动前后的区域内的对应像素点的灰度值，和则表示这两个区域的所有像素点灰度的平均值；

(2.4)以每步步长为横坐标，对应的相关性为纵坐标，在同一坐标系下绘制八个移动方向的相关性曲线；

(2.5)确定八条相关性曲线各自达到第一次回升顶点时的位移距离，根据步骤2.1得到的比例关系，将位移距离转换成实际长度；如图4所示，给出了实际长度最大和实际长度最小的两条相关性曲线，分别对应于目标颗粒物长径与中径的相关性曲线；

(2.6)得到目标颗粒物7的长径、中径与平均粒径：选取八个方向计算得到的实际长度中最大长度作为目标颗粒物7的长径，最小长度作为目标颗粒物7的中径，八个方向实际长度的平均值作为目标颗粒物7的平均粒径。

对该目标颗粒物进行6次试验，每次试验中八个方向计算得到的实际长度如表1所示。

表1串珠八个方向移动对应的测量结果

所选取的目标颗粒物(串珠)的实际尺寸为长径为10mm，中径为8mm，通过表1可以看出，采用本发明方法测得的目标颗粒物的长径和中径值与目标颗粒物的实际尺寸吻合很好，测量准确。

实施例2：

将本发明方法应用于测量11组粒径在1-20mm之间的沙、碎石与卵石，同样利用图1所示的测量设备。测量步骤与实施例1相同，经步骤2.2后，得到11组灰度图像，其中的4组如图5所示；经过步骤2.5后得到对应的相关性曲线，如图6所示。

将本发明方法测量得到的长径、中径与平均粒径与数显卡尺测量的长径、中径与平均粒径的结果进行比较，比较结果如图7所示，横轴表示数显卡尺的测量结果，纵轴表示利用本发明即基于自相关算法所测量的粒径大小，符号圆圈表示长径，符号实心圆表示中径，符号叉号表示平均粒径，结果表明无论长径、中径与平均粒径都贴近1:1所在的虚线，落在两条实线(1/2线与2倍线)之间，表面与数显卡尺的测量结果十分接近，两种方法的相关性分别达到0.993、0.991与0.995。

本发明以8个方向的移动为例，不局限于8个方向的移动和测量，对图像上目标区域的定向移动都在本发明的保护范围内。

Claims (1)

1.一种基于自相关算法的均匀颗粒粒径测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)拍摄目标颗粒物(7)图像，具体包括以下子步骤：

(1.1)将目标颗粒物(7)平铺在黑色平板(1)上，用玻璃平板(6)压平，移走玻璃板(6)后放置尺寸标定物(5)；

(1.2)通过数码相机(4)拍摄该目标颗粒物(7)的图像；所述数码相机(4)镜头与目标颗粒物(7)所在的平面垂直；

(2)通过自相关算法处理数码相机(4)采集的图像，得到目标颗粒物(7)粒径的长径、中径与平均粒径；具体包括以下子步骤：

(2.1)通过图像中的尺寸标定物(5)，确定实际长度与像素长度的比例关系；

(2.2)对图像进行灰度处理，得到灰度图像；

(2.3)在灰度图像上选定目标区域，所述目标区域内不包括尺寸标定物(5)；将目标区域从初始位置分别向上、下、左、右、左上、左下、右上、右下八个方向移动相同的位移S；当向上、下、左、右四个方向移动时，步长为L，移动步数为n，且满足S＝n×L；当向左上、左下、右上、右下四个方向移动时，步长为移动步数为位移S大于目标颗粒物(7)的像素长度，且不超过灰度图像的边界，分别计算在八个方向上每移动一步后新的目标区域y与初始目标区域x之间的相关性r，相关性的计算公式为：

$r=\frac{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}(x_i-\stackrel{\‾}{x})(y_i-\stackrel{\‾}{y})}{\sqrt{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{(x_i-\stackrel{\‾}{x})}^2}\sqrt{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{(y_i-\stackrel{\‾}{y})}^2}}$

式中，x_i和y_i分别表示目标区域移动前后的区域内的对应像素点的灰度值，和则表示这两个区域的所有像素点灰度的平均值；

(2.4)以每步步长为横坐标，对应的相关性r的值为纵坐标，在同一坐标系下绘制八个移动方向的相关性曲线；

(2.5)确定八条相关性曲线各自达到第一次回升顶点时的位移距离，根据步骤2.1得到的比例关系，将位移距离转换成实际长度；

(2.6)选取八个方向计算得到的实际长度中最大长度作为目标颗粒物(7)的长径，最小长度作为目标颗粒物(7)的中径，八个方向实际长度的平均值作为目标颗粒物(7)的平均粒径。