CN109598715B - 基于机器视觉的物料粒度在线检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及机器视觉技术领域。基于机器视觉的物料粒度在线检测方法，通过相机采集传送带上的物料颗粒的图像信息，通过测距模块采集传送带上的物料颗粒的距离信息，通过计算机对采集到的图像信息进行图像分析获得物料的粒度分布图。本发明采用基于凸包分析的颗粒分割算法，通过检测颗粒的凸度率来判断颗粒是否为欠分割，并对欠分割颗粒进行二次分割，区分图像中的粘粘颗粒，从而实现对传送带上物料粒度分布实时在线检测的算法设计。本发明还加入了测距模块，所测距离值代入像素标定算法中以消除皮带上物料厚度变化引起的粒度测量误差。
Description
技术领域
本发明涉及机器视觉技术领域，特别涉及对传送带上物料的粒度分布进行在线检测领域。
背景技术
电力、化工、医药、粉末冶金等工业生产中，传送带上原料或产品都是由大小颗粒组成的粒状物料，粒度大小及分布是其最重要的性质之一，检测和控制传送带上物料的粒度是保证工业生产技术指标的重要环节。传统的物料粒度检测采用人工筛分法，工序繁琐且耗时，滞后的测量数据不能及时指导工业生产。基于机器视觉的图像处理方法所具有的实时在线优势，无疑成为今后传送带上物料粒度检测的发展趋势。目前国外已经有了基于机器视觉的物料粒度分析商业化产品，如加拿大WipWare公司的WipFrag系列、芬兰Metso公司的VisioRock系列、美国Split Engineering公司的Split-Online系列等，但售价昂贵、维护费用高，难以在我国普遍推广。因此，有必要开发低成本的、基于机器视觉的物料粒度在线检测技术及装置。
目前，基于机器视觉的粒度检测的关键技术瓶颈是如何实现颗粒图像的精确分割。针对该问题，国际上已经展开了大量的研究。例如，英国诺丁汉大学T.K.Koh等人利用多闪光成像方法，捕获不同照明方向时样品的图像，通过计算阴影得到颗粒的轮廓信息，从而减少图像分割的误差，但该方法需按序对样品进行多角度投影，难以应用于传送带上的移动样品；瑞典吕勒奥理工大学M.J.Thurley等人利用激光三角测距的机器视觉方法采集颗粒的三维数据，实现颗粒图像的精确分割，但需额外增加激光器、高速相机等设备，成本较高。除此之外，人们也在不断地改进分割算法。例如，美国麻省理工大学Sobel等人通过卷积边缘提取算子，获取图像梯度信息，但该方法分割精度不高，易受环境影响，且无法分割堆积颗粒；加拿大曼尼托巴大学H.K.Mebatsion等人提出了基于傅里叶级数近似的分割算法，利用边界曲率成功分割了接触颗粒，但该方法算法复杂且仅适用于规则形状颗粒，分割效率较低。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：如何解决目前基于机器视觉的粒度分析方法中图像分割不精确而造成的粒度测量误差大的技术问题。
本发明所采用的技术方案是：基于机器视觉的物料粒度在线检测方法，通过相机(7)采集传送带(14)上的物料颗粒的图像信息，通过测距模块(10)采集传送带(14)上的物料颗粒的距离信息，通过计算机(11)对采集到的图像信息进行图像分析获得物料的粒度分布图；对采集到的图像信息进行图像分析获得物料的粒度分布图的具体步骤如下
步骤一、对物料颗粒的图像信息进行图像预处理，即先将彩色图像转化为灰度图像，再用自适应直方图均衡法提高图像局部对比度，保留图像细节，减弱图像噪声对后期图像处理带来的影响；
步骤二、构造多尺度Hessian矩阵滤波器，并对预处理后的图像信息进行边缘提取，以任意一张预处理后的图像为例，具体方法为，以图像左上角第一个点为原点、水平方向为x轴、竖直方向为y轴，建立直角坐标系，记图像上(x,y)处的Hessian矩阵为：
其中，I(x,y)为该位置处图像的强度值，Ixx(x,y)、Iyy(x,y)分别为I(x,y)在x方向、y方向上的二阶偏微分，Ixy(x,y)、Iyx(x,y)分别为I(x,y)在x、y方向和y、x方向上的混合偏微分，引入一个尺度因子σ，二阶偏微分变为：
其中，/>
选择尺度因子σ合适的尺度范围及步长进行迭代，为获得更好的增强效果，记实际颗粒间隙范围为[d0,d1]，尺度因子σ合适的尺度范围选取为[d0/4,d1/4]，步长选取为(d1-d0)/4n，n为正整数，n值越大，则迭代次数越多，边缘的细节提取也越多，相应的计算量也越大，计算所有尺度下每个点对应Hessian矩阵的特征值的绝对值，提取每点所对应的特征值绝对值中的最大值，共同组成物料颗粒的边缘图像；
步骤三、使用双阈值方法将边缘图像二值化，其中高阈值通过最大类间方差法获得，低阈值设置为高阈值的一半，再使用基于距离变换的分水岭分割算法对颗粒进行分割，得到一次分割的颗粒图像；
步骤四、使用基于凸包分析的分割方法对一次分割的颗粒图像中的欠分割颗粒进行二次分割，该方法通过计算凸度率对颗粒进行筛选，对筛选出的颗粒寻找对应凸包进行二次分割；
步骤五、利用物料颗粒的距离信息计算像素标定值：v＝au+b，其中，u为距离值，系数a、b为利用标定板进行像素标定所获测量值的线性拟合系数，这里，基于距离的像素标定算法用于消除皮带上物料厚度变化引起的粒度测量误差；
步骤六、结合二次分割图像和像素标定值，绘制出物料的粒度分布图。
作为一种优选方式：通过相机(7)采集传送带(14)上的物料颗粒的图像信息过程中，使用第一时间继电器(1)控制安装在传送带(14)两侧的LED灯(6)间隔亮和灭，使用第二时间继电器(2)控制相机(7)间隔拍照，使用第三时间继电器(3)控制喷头(8)对工业相机(7)镜头窗口进行间隔喷水，使用第四时间继电器(4)控制刮水器(9)刮洗工业相机(7)镜头窗口，使用时间控制器(5)定期对第一时间继电器(1)、第二时间继电器(2)、第三时间继电器(3)、第四时间继电器(4)同时进行复位，设置好第一时间继电器(1)、第二时间继电器(2)、第三时间继电器(3)、第四时间继电器(4)间隔时间，在LED灯(6)亮时，相机(7)进行拍照，在LED灯(6)灭时，顺序进行喷水和刮洗。
作为一种优选方式：步骤四中，基于凸包分析的分割方法对一次分割的颗粒图像中的欠分割颗粒进行二次分割的具体方法为，计算各颗粒的凸度率：
其中，S为颗粒的原始面积，Sc为凸包面积，对所有ε值按大小进行排序后，将其中某一比例处的凸度率值定义为阈值ε0，则凸度率小于ε0的颗粒即被认定为欠分割颗粒，对欠分割进行二次分割的方法为，将原始颗粒图像与凸包图像相减，消除过小的连通区域后，得到多个连通片段的二值图；求得剩余连通区域的凸包点，计算连通区域间的所有凸包点间距；在原始图像上用暗线连接最小间距的两个凸包点，完成对图像中欠分割颗粒的二次分割。
本发明的有益效果是：本发明采用基于Hessian矩阵的多尺度滤波器提取颗粒边缘，并结合距离变换分水岭对物料颗粒进行一次分割。采用基于凸包分析的颗粒分割算法，通过检测颗粒的凸度率来判断颗粒是否为欠分割，并对欠分割颗粒进行二次分割，区分图像中的粘粘颗粒，从而实现对传送带上物料粒度分布实时在线检测的算法设计。本发明还加入了测距模块，所测距离值代入像素标定算法中以消除皮带上物料厚度变化引起的粒度测量误差。
附图说明
图1是本发明的流程结构框图。
图2是本发明的安装示意图；
图3是本发明的图像处理效果图；a)是煤矸石原始图像；b)是预处理图像；c)是多尺度滤波器处理后的边缘图像；d)是一次分割图像；e)是二次分割图像；
图4是本发明基于凸包分析的二次分割示例图；f)是颗粒的原始二值图像；g)是凸包图像；h)是差值图像；i)是分割结果；j)是一次分割的局部放大图；k)是二次分割的局部放大图。
图5是本发明像素标定图；
图6是本发明方法和标准筛分法、单次分割图像处理法测量结果的对比图。
其中，1、第一时间继电器，2、第二时间继电器，3、第三时间继电器，4、第四时间继电器，5、时间控制器，6、LED照明灯，7、相机，8、喷水器，9、刮水器，10、测距模块，11、计算机，12、机箱，13、支架，14、传送带。
具体实施方式
下面以传送带上的煤矸石为例，结合附图对本发明所述的基于机器视觉的物料粒度在线检测技术及装置进一步描述如下：
本发明装置中的现场安装示意图如图2，包含有工业相机7、测距模块10、第一时间继电器1、第二时间继电器2、第三时间继电器3、第四时间继电器4、第五时间继电器5(时间控制器)、喷水器8和刮水器9的机箱12由支架13吊放于传送带14上方，支架13两侧固定有两个500W的LED照明灯6。具体运行流程为：第一时间继电器1控制LED灯6亮；5秒后，第二时间继电器2触发相机7采集一张传送带14上的物料图像；再5秒后，第一时间继电器1控制LED灯6灭；所采集的物料图像发送至计算机11进行图像分割处理；由实时测距模块10传送的距离数据计算出像素标定值；结合分割图像和像素标定值，计算出传送带14上煤矸石的粒度分布，至此完成一次物料粒度分布检测；以1分钟为周期重复上述步骤，实现对传送带14上物料粒度分布的连续在线检测。其中，第三时间继电器3每隔1小时控制喷水器8对工业相机7镜头前的窗口喷水2秒，同时第四时间继电器4控制刮水器9刮洗窗口3秒；时间控制器5每隔1小时对时间继电器1、2、3、4同时进行复位。
对采集到的图像信息进行图像分析获得物料的粒度分布图的具体步骤为
(1)对传送至计算机的煤矸石图像进行图像预处理，即先将彩色图像转化为灰度图像(图3a)，再用自适应直方图均衡法进行处理(图3b)。
(2)构造多尺度Hessian矩阵滤波器，并对图3b进行边缘提取。其中，实际颗粒间隙范围为[6,38]，则σ的尺度范围选取为[1.5,9.5]，将n值定为2，则步长选取为1。迭代9次后，提取所有尺度下每个点所对应的特征值绝对值中的最大值，共同组成颗粒的边缘图像，如图3c。
(3)使用双阈值方法将图像3c二值化，再使用基于距离变换的分水岭分割算法对颗粒进行分割，得到一次分割颗粒图像，如图3d，图中的白线代表分割线。
(4)使用凸包分析对图3d中的欠分割颗粒进行二次分割。计算各颗粒的凸度率并进行大小排序，将10％比例处的凸度率值0.75定义为阈值ε0。对凸度率小于0.75的欠分割颗粒进行二次分割，结果如图3e。例如，图4f是某颗粒的原始二值图像，将其与相应凸包图像图4g相减，消除过小的连通区域后，得到多个连通片段的二值图(图4h)；求得剩余连通区域的凸包点，计算连通区域间的所有凸包点间距；在原始图像上用暗线连接最小间距的两个凸包点，结果如图4i。图4j、4k分别为图片中同一区域的一次分割和二次分割局部放大图，经二次分割的颗粒圈在了灰色方框中，可见二次分割能够有效地分离欠分割颗粒。
(5)利用测距模块所测相机与物料间的距离，按下式计算像素标定值：v＝0.0005u-0.0906。
其中，利用标定板标定像素时所获测量值的线性拟合如图5。本次拍照时距离值为590mm，则相应的像素标定值为0.2044mm/pixel。
(6)结合二次分割图像图3e和像素标定值0.2044mm/pixel，所获物料的粒度分布与标准筛分法、单次分割图像处理法测量结果的对比见图6。与标准筛分结果相比，传统单次分割图像分析法的平均绝对测量误差为3.78％，而本图像分析的平均绝对测量误差仅2.23％，可见本发明所述二次分割图像分析的测量结果更加精确。
Claims (3)
1.基于机器视觉的物料粒度在线检测方法，其特征在于：通过相机(7)采集传送带(14)上的物料颗粒的图像信息，通过测距模块(10)采集传送带(14)上的物料颗粒的距离信息，通过计算机(11)对采集到的图像信息进行图像分析获得物料的粒度分布图；对采集到的图像信息进行图像分析获得物料的粒度分布图的具体步骤如下
步骤一、对物料颗粒的图像信息进行图像预处理，即先将彩色图像转化为灰度图像，再用自适应直方图均衡法提高图像局部对比度，保留图像细节，减弱图像噪声对后期图像处理带来的影响；
步骤二、构造多尺度Hessian矩阵滤波器，并对预处理后的图像信息进行边缘提取，以任意一张预处理后的图像为例，具体方法为，以图像左上角第一个点为原点、水平方向为x轴、竖直方向为y轴，建立直角坐标系，记图像上坐标(x,y)处的Hessian矩阵为：
其中，I(x,y)为坐标(x,y)处图像的强度值，Ixx(x,y)、Iyy(x,y)分别为I(x,y)在x方向、y方向上的二阶偏微分，Ixy(x,y)、Iyx(x,y)分别为I(x,y)在x、y方向和y、x方向上的混合偏微分，引入一个尺度因子σ，二阶偏微分变为：
其中，
选择尺度因子σ合适的尺度范围及步长进行迭代，为获得更好的增强效果，记实际颗粒间隙范围为[d0,d1]，尺度因子σ合适的尺度范围选取为[d0/4,d1/4]，步长选取为(d1-d0)/4n，n为正整数，n值越大，则迭代次数越多，边缘的细节提取也越多，相应的计算量也越大，计算所有尺度下每个点对应Hessian矩阵的特征值的绝对值，提取每点所对应的特征值绝对值中的最大值，共同组成物料颗粒的边缘图像；
步骤三、使用双阈值方法将边缘图像二值化，其中高阈值通过最大类间方差法获得，低阈值设置为高阈值的一半，再使用基于距离变换的分水岭分割算法对颗粒进行分割，得到一次分割的颗粒图像；
步骤四、使用基于凸包分析的分割方法对一次分割的颗粒图像中的欠分割颗粒进行二次分割，该方法通过计算凸度率对颗粒进行筛选，对筛选出的颗粒寻找对应凸包进行二次分割；
步骤五、利用测距模块所测相机与物料间的距离计算像素标定值：v＝au+b，其中，u为距离值，系数a、b为利用标定板进行像素标定所获测量值的线性拟合系数，这里，基于距离的像素标定算法用于消除皮带上物料厚度变化引起的粒度测量误差；
步骤六、结合二次分割图像和像素标定值，绘制出物料的粒度分布图。
2.根据权利要求1中所述的基于机器视觉的物料粒度在线检测方法，其特征在于：通过相机(7)采集传送带(14)上的物料颗粒的图像信息过程中，使用第一时间继电器(1)控制安装在传送带(14)两侧的LED灯(6)间隔亮和灭，使用第二时间继电器(2)控制相机(7)间隔拍照，使用第三时间继电器(3)控制喷头(8)对工业相机(7)镜头窗口进行间隔喷水，使用第四时间继电器(4)控制刮水器(9)刮洗工业相机(7)镜头窗口，使用时间控制器(5)定期对第一时间继电器(1)、第二时间继电器(2)、第三时间继电器(3)、第四时间继电器(4)同时进行复位，设置好第一时间继电器(1)、第二时间继电器(2)、第三时间继电器(3)、第四时间继电器(4)间隔时间，在LED灯(6)亮时，相机(7)进行拍照，在LED灯(6)灭时，顺序进行喷水和刮洗。
3.根据权利要求1中所述的基于机器视觉的物料粒度在线检测方法，其特征在于：步骤四中，基于凸包分析的分割方法对一次分割的颗粒图像中的欠分割颗粒进行二次分割的具体方法为，计算各颗粒的凸度率：
其中，S为颗粒的原始面积，Sc为凸包面积，对所有ε值按大小进行排序后，将其中某一比例处的凸度率值定义为阈值ε0，则凸度率小于ε0的颗粒即被认定为欠分割颗粒，对欠分割进行二次分割的方法为，将原始颗粒图像与凸包图像相减，消除过小的连通区域后，得到多个连通片段的二值图；求得剩余连通区域的凸包点，计算连通区域间的所有凸包点间距；在原始图像上用暗线连接最小间距的两个凸包点，完成对图像中欠分割颗粒的二次分割。
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