CN115406808A - 一种基于视觉焦炭粒度直径与占比分析检测仪 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于视觉焦炭粒度直径与占比分析检测仪，涉及焦炭粒度分析领域。本发明包括拍照模块，包括工业相机以及图像传输单元，工业相机用于拍摄焦炭照片，图像传输单元用于传输图片信息；图像处理模块，包括灰度转换单元以及滤波去噪单元，灰度转换单元用于对图像的灰度进行转换，使得图像更加清晰，滤波去噪单元，用于在尽量保存图像细节特征的前提下对目标图像的噪声进行抑制，去除图像中的噪点和斑痕。本发明通过一系列的图像处理技术对焦炭的粒度进行快速采集运算，对焦炭的粒度直径进行实时在线检测，可以实时获取生球的平均粒度和分布比例，能够及时调整生产工艺，提高生球合格率和生产效率。
Description
技术领域
本发明属于焦炭粒度分析领域，特别是涉及一种基于视觉焦炭粒度直径与占比分析检测仪。
背景技术
焦炭是固体燃料的一种。由煤在约1000℃的高温条件下经干馏而获得。主要成分为固定碳，其次为灰分，所含挥发分和硫分均甚少。呈银灰色，具金属光泽。质硬而多孔，其发热量大多为26380-31400kJ/kg(6300～7500kcal/kg)，按用途不同，有冶金焦炭、铸造用焦和化工用焦三大类。按尺寸大小，又有块焦、碎焦和焦屑等之分。主要用于冶炼钢铁或其他金属，亦可用作制造水煤气、气化和化学工业等的原料。
中国专利文献(CN109785378A)公开了一种基于图谱图像算法分析技术的矿石粒度在线检测设备，也是通过图像检测与处理来在线检测矿石的粒度，通过在线采集传送带矿石图像，进行多级图像算法处理，高精度实时连续在线分析矿石粒度，自动统计输出分析结果，配合优化选矿工艺流程，提高矿石的解离度，提高生产效率，当时在图像处理过程中较为粗糙，对图像的结构难以清晰的展示出来。
现有焦炭常常制成球形，对于焦炭的粒度直径有着严格的要求，现有的检测常常是人工目测的方式进行，精度较低，为此，我们提出一种基于视觉焦炭粒度直径与占比分析检测仪。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于视觉焦炭粒度直径与占比分析检测仪，解决现有的测量精度低、检测难度高、人工劳动强度大的问题。
为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明为一种基于视觉焦炭粒度直径与占比分析检测仪，包括
拍照模块，包括工业相机以及图像传输单元，所述工业相机用于拍摄焦炭照片，所述图像传输单元用于传输图片信息；
图像处理模块，包括灰度转换单元以及滤波去噪单元，所述灰度转换单元用于对图像的灰度进行转换，使得图像更加清晰，所述滤波去噪单元，用于在尽量保存图像细节特征的前提下对目标图像的噪声进行抑制，去除图像中的噪点和斑痕；
粒度计算模块，包括二值化处理单元以及种子点提取单元，所述二值化处理单元对滤波图像进行二值化处理，像素值为0或1，所述种子点提取单元利用自研算法提取种子点，通过设置起始种子点，在球形结构内截取n个边框，并针对第n个边框计算Map图，在Map图中进行区域生长得到球形结构主干图像，第n个边框包含至少一层球形结构造影图像，n依次取1、2、3...N-1、N，N为待提取球形结构包含的最多边框数，选取第N个边框的球形结构主干图像内指定区域中Map值最小的点作为终止种子点，并在二值化图像上进行图像腐蚀运算；
数据处理模块，包括数据建模单元，所述数据建模单元用于将计算出来的焦炭粒度直径进行趋势分析建模。
优选地，所述工业相机既可以连接单台工业相机，也可以同时连接多台分布式工业相机，为了兼容电脑运行性能，同时最多一次并行连接四台工业相机。
优选地，所述拍照模块还包括灰尘吹扫单元，所述灰尘吹扫单元用于保证镜头清洁，避免由于镜头污染而影响检测准确性。
优选地，所述图像处理模块还包括图像调整单元，所述图像调整单元用于调整图像的清晰度，保证焦炭球团颗粒足够清晰。
优选地，所述灰度转化是指根据某种目标条件按一定变换关系逐点改变源图像中每一个像素灰度值的方法，目的是为了改善画质，使图像的显示效果更加清晰，图像的灰度变换处理是图像增强处理技术中的一种非常基础、直接的空间域图像处理方法，也是图像数字化软件和图像显示软件的一个重要组成部分。
优选地，所述滤波去噪单元需要加强对比度，保存图像细节特征。
优选地，所述粒度计算模块还包括尺寸输出单元，所述尺寸输出单元根据提取的种子进行边缘提取计算，完成形态学分割后再进行凸壳填充操作，最后统计输出焦炭颗粒的尺寸信息。
优选地，所述数据处理模块还包括数据反馈单元，所述数据反馈单元用于将得到的焦炭粒度直径分布趋势反馈到生产控制装置，对生产过程进行及时调整。
本发明具有以下有益效果：
1、本发明通过一系列的图像处理技术对焦炭的粒度进行快速采集运算，对焦炭的粒度直径进行实时在线检测，可以实时获取生球的平均粒度和分布比例，能够及时调整生产工艺，提高生球合格率和生产效率。
2、本发明通过灰尘吹扫单元对镜头进行灰尘吹扫，保证工业相机所拍摄的图像的清晰度，降低图像处理的难度。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种基于视觉焦炭粒度直径与占比分析检测仪整体流程示意图；
图2为本发明一种基于视觉焦炭粒度直径与占比分析检测仪的各模块运行流程示意图。
附图中，各标号所代表的部件列表如下：
100、拍照模块；101、工业相机；102、图像传输单元；103、灰尘吹扫单元；200、图像处理模块；201、灰度转换单元；202、滤波去噪单元；203、图像调整单元；300、粒度计算模块；301、二值化处理单元；302、种子点提取单元；303、尺寸输出单元；400、数据处理模块；401、数据建模单元；402、数据反馈单元。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“中”、“外”、“内”、“下”、“四周”等指示方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的组件或元件必须具有特定的方位，以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
实施例一：
请参阅图1-2所示，本发明为一种基于视觉焦炭粒度直径与占比分析检测仪，包括
拍照模块100，包括工业相机101以及图像传输单元102，工业相机101用于拍摄焦炭照片，图像传输单元102用于传输图片信息；
图像处理模块200，包括灰度转换单元201以及滤波去噪单元202，灰度转换单元201用于对图像的灰度进行转换，使得图像更加清晰，滤波去噪单元202，用于在尽量保存图像细节特征的前提下对目标图像的噪声进行抑制，去除图像中的噪点和斑痕；
粒度计算模块300，包括二值化处理单元301以及种子点提取单元302，二值化处理单元301对滤波图像进行二值化处理，像素值为0或1，种子点提取单元302利用自研算法提取种子点，通过设置起始种子点，在球形结构内截取n个边框，并针对第n个边框计算Map图，在Map图中进行区域生长得到球形结构主干图像，第n个边框包含至少一层球形结构造影图像，n依次取1、2、3...N-1、N，N为待提取球形结构包含的最多边框数，选取第N个边框的球形结构主干图像内指定区域中Map值最小的点作为终止种子点，并在二值化图像上进行图像腐蚀运算；
数据处理模块400，包括数据建模单元401，数据建模单元401用于将计算出来的焦炭粒度直径进行趋势分析建模。
在使用本检测仪对焦炭粒度进行检测时，通过一系列的图像处理技术对焦炭的粒度进行快速采集运算，对焦炭的粒度直径进行实时在线检测，可以实时获取生球的平均粒度和分布比例，能够及时调整生产工艺，提高生球合格率和生产效率，通过灰尘吹扫单元103对镜头进行灰尘吹扫，保证工业相机101所拍摄的图像的清晰度，降低图像处理的难度。
进一步地，工业相机101既可以连接单台工业相机101，也可以同时连接多台分布式工业相机101，为了兼容电脑运行性能，同时最多一次并行连接四台工业相机101。
进一步地，拍照模块100还包括灰尘吹扫单元103，灰尘吹扫单元103用于保证镜头清洁，避免由于镜头污染而影响检测准确性。
进一步地，图像处理模块200还包括图像调整单元203，图像调整单元203用于调整图像的清晰度，保证焦炭球团颗粒足够清晰。
进一步地，灰度转化是指根据某种目标条件按一定变换关系逐点改变源图像中每一个像素灰度值的方法，目的是为了改善画质，使图像的显示效果更加清晰，图像的灰度变换处理是图像增强处理技术中的一种非常基础、直接的空间域图像处理方法，也是图像数字化软件和图像显示软件的一个重要组成部分。
进一步地，滤波去噪单元202需要加强对比度，保存图像细节特征。
进一步地，粒度计算模块300还包括尺寸输出单元303，尺寸输出单元303根据提取的种子进行边缘提取计算，完成形态学分割后再进行凸壳填充操作，最后统计输出焦炭颗粒的尺寸信息。
进一步地，数据处理模块400还包括数据反馈单元402，数据反馈单元402用于将得到的焦炭粒度直径分布趋势反馈到生产控制装置，对生产过程进行及时调整。
实施例二：
请参阅图1-2所示，本发明为一种基于视觉焦炭粒度直径与占比分析检测仪，在对焦炭粒度进行实时检测时，采用工业相机101以固定帧率实时获取图像，调整图像的清晰度，当球团颗粒足够清晰后，首先对图像进行灰度转换；之后进行去噪声的滤波处理并加强对比度，在尽量保存图像细节特征的前提下对目标图像的噪声进行抑制，去除图像中的噪点和斑痕；然后对滤波图像进行二值化处理，像素值为0或1，利用自研算法提取种子点，并在二值化图像上进行图像腐蚀运算，进行种子点提取处理；根据提取的种子进行边缘提取计算，完成形态学分割后再进行凸壳填充操作，最后统计输出颗粒的尺寸信息，利用这些尺寸信息建立模型，分析处粒度分布趋势，及时调整生产过程，提高产品的合格率。
实施例三：
请参阅图1-2所示，本发明为一种基于视觉焦炭粒度直径与占比分析检测仪，使用两种不同的检测方法对焦炭粒度检测进行对比，其中A组为现有的目测组对焦炭粒度合格率进行目测，B组使用本发明中的检测仪对焦炭粒度进行检测，C组为对照组，根据对100个球形焦炭的粒度进行检测，检测正确率与时间进行互相对比，结果如下表所示：
| 组别 | 组名 | 实际合格率％ | 检测合格率％ | 检测时间s |
| A | 目测组 | 95 | 90 | 30 |
| B | 检测仪组 | 95 | 93 | 15 |
| C | 对照组 | 95 | 95 | 0 |
根据上表可知，在使用本发明的检测仪后，对生产焦炭的粒度检测准确地以及检测效率均匀极大的提升。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (8)
1.一种基于视觉焦炭粒度直径与占比分析检测仪，其特征在于，包括：
拍照模块(100)，包括工业相机(101)以及图像传输单元(102)，所述工业相机(101)用于拍摄焦炭照片，所述图像传输单元(102)用于传输图片信息；
图像处理模块(200)，包括灰度转换单元(201)以及滤波去噪单元(202)，所述灰度转换单元(201)用于对图像的灰度进行转换，使得图像更加清晰，所述滤波去噪单元(202)，用于在尽量保存图像细节特征的前提下对目标图像的噪声进行抑制，去除图像中的噪点和斑痕；
粒度计算模块(300)，包括二值化处理单元(301)以及种子点提取单元(302)，所述二值化处理单元(301)对滤波图像进行二值化处理，像素值为0或1，所述种子点提取单元(302)利用自研算法提取种子点，通过设置起始种子点，在球形结构内截取n个边框，并针对第n个边框计算Map图，在Map图中进行区域生长得到球形结构主干图像，第n个边框包含至少一层球形结构造影图像，n依次取1、2、3...N-1、N，N为待提取球形结构包含的最多边框数，选取第N个边框的球形结构主干图像内指定区域中Map值最小的点作为终止种子点，并在二值化图像上进行图像腐蚀运算；
数据处理模块(400)，包括数据建模单元(401)，所述数据建模单元(401)用于将计算出来的焦炭粒度直径进行趋势分析建模。
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉焦炭粒度直径与占比分析检测仪，其特征在于：所述工业相机(101)既可以连接单台工业相机(101)，也可以同时连接多台分布式工业相机(101)，为了兼容电脑运行性能，同时最多一次并行连接四台工业相机(101)。
3.根据权利要求1所述的一种基于视觉焦炭粒度直径与占比分析检测仪，其特征在于：所述拍照模块(100)还包括灰尘吹扫单元(103)，所述灰尘吹扫单元(103)用于保证镜头清洁，避免由于镜头污染而影响检测准确性。
4.根据权利要求1所述的一种基于视觉焦炭粒度直径与占比分析检测仪，其特征在于：所述图像处理模块(200)还包括图像调整单元(203)，所述图像调整单元(203)用于调整图像的清晰度，保证焦炭球团颗粒足够清晰。
5.根据权利要求1所述的一种基于视觉焦炭粒度直径与占比分析检测仪，其特征在于：所述灰度转化是指根据某种目标条件按一定变换关系逐点改变源图像中每一个像素灰度值的方法，目的是为了改善画质，使图像的显示效果更加清晰，图像的灰度变换处理是图像增强处理技术中的一种非常基础、直接的空间域图像处理方法，也是图像数字化软件和图像显示软件的一个重要组成部分。
6.根据权利要求1所述的一种基于视觉焦炭粒度直径与占比分析检测仪，其特征在于：所述滤波去噪单元(202)需要加强对比度，保存图像细节特征。
7.根据权利要求1所述的一种基于视觉焦炭粒度直径与占比分析检测仪，其特征在于：所述粒度计算模块(300)还包括尺寸输出单元(303)，所述尺寸输出单元(303)根据提取的种子进行边缘提取计算，完成形态学分割后再进行凸壳填充操作，最后统计输出焦炭颗粒的尺寸信息。
8.根据权利要求1所述的一种基于视觉焦炭粒度直径与占比分析检测仪，其特征在于：所述数据处理模块(400)还包括数据反馈单元(402)，所述数据反馈单元(402)用于将得到的焦炭粒度直径分布趋势反馈到生产控制装置，对生产过程进行及时调整。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116580024A (zh) * | 2023-07-12 | 2023-08-11 | 山东荣信集团有限公司 | 一种基于图像处理的焦炭质量检测方法 |
| CN116580024B (zh) * | 2023-07-12 | 2023-09-15 | 山东荣信集团有限公司 | 一种基于图像处理的焦炭质量检测方法 |
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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