CN112330653A - 一种基于图像识别技术的矿石粒度在线检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于图像识别技术的矿石粒度在线检测方法，其特征在于包括如下步骤：S1、通过CCD工业相机采集胶带运输机上矿石的图像信息，并输送到计算机控制系统的图像处理系统；经过图像预处理，图像增强处理等图像识别技术的处理过程，获得比较清晰的矿石颗粒图像，最后，经过人工验证，将人工计算粒度分析的结果与图像粒度分析的结果进行比较，并根据误差情况进行参数验证，获得更接近实际的矿石粒度。本发明的优点是：1）对图像进行亮点调节处理，既可以使连接在一起的颗粒断开，又可以弥补利用分水岭算法可能造成的过度分割问题；2）经过人工验证后，检测的结果更加真实可靠，为自动化控制系统提供及时准确的反馈信息。
Description
技术领域
本发明专利属于选矿检测技术领域，具体涉及一种基于图像识别技术的矿石粒度在线检测方法。
背景技术
选矿厂破碎筛分作业的最主要指标是破碎产品粒度，破碎产品粒度的信息能够直接反映破碎过程中各段破碎机的工作效率状况，因此，破碎产品粒度的在线检测是对矿石破碎过程进行优化控制的前提，只有实时掌握破碎产品的粒度情况，才能够及时反馈信息，从而控制调整破碎机给矿量、排矿口以及筛分机械等影响因素，实现破碎筛分作业优化控制。
目前国内的大部分选矿厂生产中对于破碎产品矿石粒度的检测以人眼判断为主，传统的矿石粒度检测通常采用离线筛分称重进行，但是由于环境艰苦，体力劳动强度大，需要停机取样检测，而且延续时间长，实际误差控制精度有限，检测到的矿石粒度信息不能实时反馈给控制系统。也有采用图像法在线检测矿石粒度的专利技术，如申请号为“201711121080.6”的发明专利 “一种基于智能视觉的高性能矿石粒度视觉检测系统”，和申请号为“201810464568.7”的发明专利“基于图像处理的矿岩粒度检测方法”，但上述两专利申请没有解决矿物颗粒到拍摄相机距离不等、待检测的矿物颗粒表面有大量微小颗粒粘连等问题，导致存在检测结果误差较大影响实际应用的问题。
另外，现有技术当中的通过图像识别技术对矿石粒度进行在线检测方法中，都没有采用人工方法进行验证，这可能导致机器识别的误差较大，长期运行更可能产生累积误差，通过人工验证方法可有效消除机器识别误差和长期运行更可能产生累积误差，增加检测系统的可信度。
发明内容
针对现有技术存在的上述问题，本发明专利的目的在于提供一种通过人工方法验证的基于图像识别技术的矿石粒度在线检测方法。
本发明的目的是通过下述技术方案实现的：
本发明的一种基于图像识别技术的矿石粒度在线检测方法，其特征在于包括下述步骤：
S1、通过CCD工业相机采集胶带运输机上矿石的图像信息，并输送到计算机控制系统的图像处理系统；
S2、图像预处理
以胶带中心线为基准，按物料实际宽度切割出正方形图像；
S3、图像增强处理
包括图像灰度线性增强、图像的灰度转换及二值化；
S4、矿石图像的距离变换和形态学重构
通过距离变换把二值图中的前景目标灰度化，使其转化为能够使用分水岭算法进行分割而不产生过分割现象的灰度图像，将灰度值定义为其到背景像素的最短距离，
S5、图像的形态学膨胀及梯度化
利用形态学梯度化和分水岭算法对图像进行分割的方法有效地确定矿石图像的边界信息，进而可以得到误差较小的矿石颗粒的分割；
S6、图像的分水岭算法分割；
S7、人工验证
将人工计算粒度分析的结果与图像粒度分析的结果进行比较，以验证图像粒度分析结果的精确度，并根据误差情况进行参数修正。
采集磨机给矿胶带上的矿石图像信息，以胶带中心线为基准，按物料实际宽度切割出正方形图像，按破碎合格标准打出筛网方格，人工计算出筛格的点数。计算出整个图片筛格方格数量，人工计算不合格颗粒所占的筛格数x，既破碎合格标准筛上量y，通过公式z=y/x×100%，z既为筛上比率。分别计算出10～100组人工计算的破碎合格标准筛上量的比率，求出平均值，再求出相对应的图像分析破碎合格标准筛上量的比率，求出平均值，以验证图像粒度分析结果的精确度，并用两者的差值修正图像分析的结果，以得到更加接近实际的粒度检测的精确度。
与现有技术相比，本发明的优点是：
本发明对图像进行亮点调节处理，既可以使连接在一起的颗粒断开，又可以弥补利用分水岭算法可能造成的过度分割问题。
本发明将人工筛分粒度分析的结果与图像粒度分析的结果进行比较，并根据误差情况进行参数验证，使检测的结果更加真实可靠。
本专利的在线检测方法，可准确、快速获得矿石颗粒的粒度信息，为自动化控制系统提供及时的反馈信息。
附图说明
图1为本发明的预测方法结构框图。
具体实施方式
本发明的目的是通过下述技术方案实现的：
如图1所示，本发明的一种基于图像识别技术的矿石粒度在线检测方法，其特征在于包括下述步骤：
S1、通过CCD工业相机采集胶带运输机上矿石的图像信息，并输送到计算机控制系统的图像处理系统；
S2、图像预处理
以胶带中心线为基准，按400mm×400mm的规格切割出正方形图像；
S3、图像增强处理
包括图像灰度线性增强、图像的灰度转换及二值化，增强矿石与其背景的区分度，经过中值滤波消除图像噪声，得到矿石图像准确矿石边缘信息；利用双窗口大津算法二值化把目标矿石和它周围的非矿石背景准确分离；
S4、矿石图像的距离变换和形态学重构
通过距离变换把二值图中的前景目标灰度化，使其转化为能够使用分水岭算法进行分割而不产生过分割现象的灰度图像，将灰度值定义为其到背景像素的最短距离；
S5、图像的形态学膨胀及梯度化；
利用形态学梯度化和分水岭算法对图像进行分割的方法有效地确定矿石图像的边界信息，进而可以得到误差较小的矿石颗粒的分割；
S6、图像的分水岭算法分割
通过分水岭算法准确捕捉到到矿石图像的灰度变化，准确地得到矿石图像中闭合的连通区域。通过形态学膨胀及梯度化的处理方法使得矿石图像内部孔洞和外部粉尘等噪声信息得到清除优化，解决了过分割与欠分割的问题；
S7、人工验证
将人工计算粒度分析的结果与图像粒度分析的结果进行比较，以验证图像粒度分析结果的精确度，并根据误差情况进行参数修正。
采集磨机给矿胶带上的矿石图像信息，按300mm×300mm的规格切割出正方形图像，按12毫米打出筛网方格，人工计算出筛格的点数。整个图片筛格为625方格，人工计算不合格颗粒所占的筛格数x，既12mm×12mm筛上量，y=x/625×100%，y既为筛上比率。分别计算出10～100组人工计算的-12mm筛上量的比率，求出平均值，再求出相对应的图像分析的12mm筛上量的比率，求出平均值，以验证图像粒度分析结果的精确度，并根据两者的差值修正图像分析的结果，以得到更加接近实际的粒度数据。
Claims (1)
1.一种基于图像识别技术的矿石粒度在线检测方法，其特征在于包括如下步骤：
S1、通过CCD工业相机采集胶带运输机上矿石的图像信息，并输送到计算机控制系统的图像处理系统；
S2、图像预处理
以胶带中心线为基准，按物料实际宽度切割出正方形图像；
S3、图像增强处理；
包括图像灰度线性增强、图像的灰度转换及二值化；
S4、矿石图像的距离变换和形态学重构；
通过距离变换把二值图中的前景目标灰度化，使其转化为能够使用分水岭算法进行分割而不产生过分割现象的灰度图像，将灰度值定义为其到背景像素的最短距离；
S5、图像的形态学膨胀及梯度化；
利用形态学梯度化和分水岭算法对图像进行分割的方法有效地确定矿石图像的边界信息，进而可以得到误差较小的矿石颗粒的分割；
S6、图像的分水岭算法分割；
S7、人工验证
将人工计算粒度分析的结果与图像粒度分析的结果进行比较，并根据误差情况进行参数验证。
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