KR20240028966A - Detection processing method and experimental system for the occurrence of agglomeration of fluidized bed fibril-like particles - Google Patents

Detection processing method and experimental system for the occurrence of agglomeration of fluidized bed fibril-like particles Download PDF

Info

Publication number
KR20240028966A
KR20240028966A KR1020237013394A KR20237013394A KR20240028966A KR 20240028966 A KR20240028966 A KR 20240028966A KR 1020237013394 A KR1020237013394 A KR 1020237013394A KR 20237013394 A KR20237013394 A KR 20237013394A KR 20240028966 A KR20240028966 A KR 20240028966A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
particles
speed camera
fluidized bed
area
Prior art date
Application number
KR1020237013394A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
총후이 구
밍푸 두
빙양 쉬
쥔지에 양
하이차오 자오
위엔 리우
쥔 장
위차오 완
리판 후
위성 중
민 오우양
위엔위엔 리
화쥔 왕
후이순 저우
Original Assignee
지앙수 유니버시티 오브 사이언스 앤드 테크놀로지
차이나 토바코 지앙시 인더스트리얼 컴퍼니, 리미티드
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 지앙수 유니버시티 오브 사이언스 앤드 테크놀로지, 차이나 토바코 지앙시 인더스트리얼 컴퍼니, 리미티드 filed Critical 지앙수 유니버시티 오브 사이언스 앤드 테크놀로지
Publication of KR20240028966A publication Critical patent/KR20240028966A/en

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/60Analysis of geometric attributes
    • G06T7/62Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F26DRYING
    • F26BDRYING SOLID MATERIALS OR OBJECTS BY REMOVING LIQUID THEREFROM
    • F26B21/00Arrangements or duct systems, e.g. in combination with pallet boxes, for supplying and controlling air or gases for drying solid materials or objects
    • F26B21/004Nozzle assemblies; Air knives; Air distributors; Blow boxes
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F26DRYING
    • F26BDRYING SOLID MATERIALS OR OBJECTS BY REMOVING LIQUID THEREFROM
    • F26B21/00Arrangements or duct systems, e.g. in combination with pallet boxes, for supplying and controlling air or gases for drying solid materials or objects
    • F26B21/06Controlling, e.g. regulating, parameters of gas supply
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F26DRYING
    • F26BDRYING SOLID MATERIALS OR OBJECTS BY REMOVING LIQUID THEREFROM
    • F26B3/00Drying solid materials or objects by processes involving the application of heat
    • F26B3/02Drying solid materials or objects by processes involving the application of heat by convection, i.e. heat being conveyed from a heat source to the materials or objects to be dried by a gas or vapour, e.g. air
    • F26B3/06Drying solid materials or objects by processes involving the application of heat by convection, i.e. heat being conveyed from a heat source to the materials or objects to be dried by a gas or vapour, e.g. air the gas or vapour flowing through the materials or objects to be dried
    • F26B3/08Drying solid materials or objects by processes involving the application of heat by convection, i.e. heat being conveyed from a heat source to the materials or objects to be dried by a gas or vapour, e.g. air the gas or vapour flowing through the materials or objects to be dried so as to loosen them, e.g. to form a fluidised bed
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00Geometric image transformation in the plane of the image
    • G06T3/40Scaling the whole image or part thereof
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/155Segmentation; Edge detection involving morphological operators
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/90Determination of colour characteristics

Abstract

본 발명은 유동층 피브릴상 입자군 발생 응집의 검출 처리 방법을 개시하며, 픽셀 면적법을 채택하여 정확하게 응집에 대해 3차원 인식을 수행한다. 이는 유동층 피브릴상 실험 과정 중 연성 사상 입자의 조밀상 영역에서의 3차원 중첩 부분을 포획하는 데 사용된다. 실험 장치는 호도가 각각 75 내지 80°, 60 내지 65°, 50 내지 55°인 3개의 유동 안내판을 채택하여 입자를 균질화한다. 해당 이미지 판별 방법은 주로, 동기적으로 유동층 각초 냉동 상태 실험을 촬영하는 단계 1; 이미지 정보를 PC단에 로드하는 단계 2; 배경을 삭제하는 단계 3; 그레이스케일 처리를 수행하는 단계 4; 이진화 임계값을 획득하는 단계 5; 1차 색상 반전을 수행하는 단계 6; 연결 도메인을 찾고, 면적 계산 및 염색을 수행하는 단계 7; 작은 면적을 삭제하는 단계 8; 및 표적 응집 이미지와 면적을 획득하는 단계 9를 획득하는 단계를 포함한다. 해당 시스템과 방법은 실험 과정 중 각초 응집의 라이저 영역 내에서의 형성, 면적 크기 및 응집의 감김 변화 전 과정을 분석할 수 있다.The present invention discloses a processing method for detecting agglomeration generated by a group of fluid-bed fibrillar particles, and accurately performs three-dimensional recognition of aggregation by adopting the pixel area method. It is used to capture the three-dimensional overlap in the dense phase region of soft fibrillar particles during the fluidized bed fibrillar phase experiment. The experimental device adopts three flow guide plates with angles of 75 to 80°, 60 to 65°, and 50 to 55°, respectively, to homogenize the particles. The image discrimination method mainly includes step 1 of synchronously photographing a fluidized bed shell frozen state experiment; Step 2 of loading image information onto the PC; Step 3 to delete background; Step 4 performing grayscale processing; Step 5, obtaining a binarization threshold; Step 6, performing first color inversion; Step 7 to find connecting domains, perform area calculation and staining; Step 8 to delete small areas; and step 9 of acquiring the target cohesive image and area. The system and method can analyze the entire process of changes in the formation, area size, and winding of agglomerates within the riser area of cut sheath agglomerates during the experimental process.

Description

유동층 피브릴상 입자군 발생 응집의 검출 처리 방법 및 실험 시스템Detection processing method and experimental system for the occurrence of agglomeration of fluidized bed fibril-like particles

본 발명은 각초 건조 공정 기술 분야에 관한 것으로, 보다 상세하게는 유동층 피브릴상 입자군 발생 응집의 검출 처리 방법 및 실험 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to the field of cut filler drying process technology, and more specifically, to a detection processing method and experimental system for agglomeration generated in a group of fluid-bed fibrillar particles.

유동층 건조기는 기체-고체 접촉 효율이 높고 수집이 용이한 이유 등으로 인해 제약, 농업, 화학 및 식품 공학 등과 같은 많은 공업 가공 과정에 광범위하게 사용되며, 이의 작동 원리는 분말형, 페이스트형, 현탁액 및 용액 등과 같은 유동성 물질을 다공판 등과 같은 기류 분배판 상에 놓고, 이의 하부에서부터 상당한 속도의 건조 매체로 이송시키는 것이다. 매질 유속이 비교적 낮으면, 기체가 물질 입자 사이로부터 흐르고, 전체 물질층이 움직이지 않는다. 점차적으로 기류 속도를 높이면, 물질층이 팽창하기 시작하여, 입자 사이 간격이 커진다. 다시 기류 속도를 높이면, 재료의 상당 부분이 현탁형이 되어, 기체-고체 혼합층, 즉 유동층이 형성된다. 유동층 중 현탁하는 물질은 끓는 액체와 매우 유사하기 때문에, 비등층으로 불리기도 한다. 또한 여러 측면에서 유체의 성질을 나타내며, 상부 계면이 뚜렷하고, 수평을 유지한다. 다시 기류 속도를 높이면, 거의 모든 입자가 기류에 의해 제거되어, 기체로 바뀌어 이송된다.Fluidized bed dryer is widely used in many industrial processing processes such as pharmaceutical, agriculture, chemical and food engineering, etc. due to its high gas-solid contact efficiency and easy collection, etc. Its working principle is powder type, paste type, suspension and A fluid substance, such as a solution, is placed on an airflow distribution plate, such as a perforated plate, and is transferred from its bottom to a drying medium at a considerable speed. When the medium flow rate is relatively low, the gas flows between the material particles, and the entire material layer does not move. As the airflow speed is gradually increased, the layer of material begins to expand, increasing the spacing between particles. If the airflow speed is increased again, a significant portion of the material becomes suspended, forming a gas-solid mixed layer, or fluidized layer. Because the suspended material in the fluidized bed is very similar to a boiling liquid, it is also called a boiling layer. It also exhibits the properties of a fluid in many aspects, with the upper interface being clear and level. When the airflow speed is increased again, almost all particles are removed by the airflow, converted to gas, and transported.

사용하는 입자 물질 종류가 다양하고 입경이 크며 입자의 물리적 성질과 형상은 각기 다르다. 예를 들어, 유동층 건조기로 목초, 담뱃잎, 해조류를 작은 조각으로 자르고 건조시킨다. 이러한 특수 입자는 부드럽고 긴 섬유형으로 유연하며 통상적으로 연성 사상 입자라고 불린다. 연성 사상 입자는 산업 유동화 건조 과정에서 광범위하게 적용된다. 특수 입자 흐름의 비균질성은 유체역학적 특성과 장비 건조 성능에 큰 영향을 미친다. 이러한 유형의 입자는 유연성, 사상 형상 및 수분 함량의 불균일성으로 인해 함께 점착되기 쉽고 분리하기가 어려우며, 그 후 이들은 양적 변화가 느린(예를 들어 입자 수량 증가) 고차 구조와 쉽게 연관될 수 있으며, 최종적으로 소위 응집을 형성한다. 이 과정에서, 응집이 일단 형성되면 쉽게 사라지지 않으며, 응집의 형성 및 형태 변화는 응집의 운동 상태와 밀접한 관련이 있다. 이는 유체역학적 특성과 장비의 건조 성능에 큰 영향을 미친다. 예를 들어, 각초는 유동화 건조 과정에서, 응집의 출현으로 인해, 각초에 젖은 덩어리가 생겨, 제품 품질의 일관성에 심각한 영향을 미친다. 현재 입자 응집에 대한 많은 연구가 있지만, 이의 목적은 입자 응집의 발생 원인, 및 응집의 출현이 피브릴상 입자의 유동층 실험 과정에서 미치는 구체적인 영향을 연구하여, 대량의 연구를 통해 응집의 형성을 가능한 막을 수 있는 상응하는 조치를 모색하는 데에 있다. 그러나 입자 응집 3차원 구조를 포획하는 방면에 있어서 공개된 방법이 없으며, 실험 영상을 처리할 때 편리한 처리 방법이 부족하여 실험 연구 과정에서 데이터 처리에 어느 정도 어려움이 있다.The types of particle materials used are diverse, the particle sizes are large, and the physical properties and shapes of the particles are different. For example, in a fluidized bed dryer, grass, tobacco leaves and seaweed are cut into small pieces and dried. These special particles are soft and flexible in the form of long fibers and are commonly called soft filamentous particles. Soft filamentous particles are widely applied in industrial fluidization drying processes. The heterogeneity of the special particle flow has a significant impact on the hydrodynamic properties and equipment drying performance. This type of particles is easy to stick together and difficult to separate due to the heterogeneity of flexibility, filiform shape and moisture content, and then they can be easily associated with higher-order structures with slow quantitative changes (e.g. increasing particle quantity), and finally forming so-called agglomerates. In this process, once the agglomerates are formed, they do not easily disappear, and the formation and shape changes of the agglomerates are closely related to the kinetic state of the agglomerates. This has a significant impact on the hydrodynamic properties and drying performance of the equipment. For example, during the fluidization drying process of cut filler, due to the appearance of agglomeration, wet lumps are formed in the cut filler, which seriously affects the consistency of product quality. Currently, there are many studies on particle agglomeration, but the purpose of this is to study the causes of particle aggregation and the specific impact of the appearance of agglomeration on the course of fluidized bed experiments of fibrillar particles, and to make the formation of agglomerates possible through large-scale research. The goal is to find corresponding measures to prevent it. However, there is no published method for capturing the three-dimensional structure of particle condensation, and there is a lack of convenient processing methods when processing experimental images, causing some difficulty in data processing during experimental research.

상술한 문제를 감안하여, 본 발명의 목적은 유동층 피브릴상 입자군 발생 응집의 검출 처리 방법을 제공하여, 종래의 이미지 처리 기술 중 피브릴상 입자 응집 이미지 방법 인식에 대한 공백을 보완하는 데에 있다. 또한 이의 검출 처리 시스템을 제공한다.In view of the above-mentioned problems, the purpose of the present invention is to provide a processing method for detecting agglomeration generated in a fluidized bed fibril-like particle group, thereby making up for the gap in the image method recognition of fibril-like particle aggregation among conventional image processing techniques. there is. Additionally, a detection and processing system thereof is provided.

유동층 피브릴상 입자군 발생 응집의 검출 처리 방법은 하기 단계를 포함한다.The processing method for detecting agglomeration generated in a fluid bed fibrillar particle group includes the following steps.

단계 1: 실험 시스템 상에서 유동층 각초 냉동 상태 실험을 수행하며, 피브릴상 입자는 유동 안내판을 통해 라이저로 균일하게 취입되고, 고속 카메라 1과 고속 카메라 2를 사용하여 각각 라이저의 YZ 좌표면과 XZ 좌표면을 촬영하고, 각초의 유동 상태를 기록하는 동시에 YZ 좌표면과 XZ 좌표면에 빛을 보충한다.Step 1: Carry out a fluidized bed shear freezing state experiment on the experimental system. Fibril particles are uniformly blown into the riser through the flow guide plate, and high-speed camera 1 and high-speed camera 2 are used to capture the YZ coordinate plane and XZ coordinate of the riser, respectively. The plane is photographed and the flow state of each second is recorded while supplementing light in the YZ coordinate plane and XZ coordinate plane.

단계 2: 고속 카메라 1과 고속 카메라 2에서 획득한 이미지 신호를 PC단에 로드하고, PC 시스템은 대량의 이미지 데이터베이스에서 각 프레임 신호 식별 코드를 통해 동일한 신호 시각 내 고속 카메라 1에서 촬영하여 획득한 YZ 좌표면의 이미지와 고속 카메라 2에서 촬영하여 획득한 XZ 좌표면 상의 이미지를 선별하고, 결합하여 3차원 이미지로 시뮬레이션하여 이를 연산한다. Step 2: Load the image signals acquired from high-speed camera 1 and high-speed camera 2 into the PC, and the PC system uses the signal identification code for each frame in the large image database to identify the YZ images acquired by shooting from high-speed camera 1 within the same signal time. The image on the coordinate plane and the image on the

단계 3: 시뮬레이션하여 획득한 3차원 이미지에 대해 형태학적 연산 및 빼기 연산을 통해, 배경 이미지를 뺀다.Step 3: Subtract the background image through morphological and subtraction operations on the 3D image obtained through simulation.

단계 4: 뺀 배경의 이미지에 대해 그레이스케일 처리를 수행한다.Step 4: Perform grayscale processing on the image with the subtracted background.

단계 5: 임계값을 자동으로 획득하는 알고리즘으로 이진화 임계값을 획득하고, 그레이스케일 처리된 이미지에 대해 이진화를 수행한다.Step 5: Obtain the binarization threshold using an algorithm that automatically acquires the threshold, and perform binarization on the grayscale processed image.

단계 6: 이진 이미지에 대해 1차 색상 반전을 수행한다.Step 6: Perform first-order color inversion on the binary image.

단계 7: 연결 도메인을 찾고 면적을 계산하여 염색하며, 픽셀 면적법을 이용하여 상이한 임계값의 입자와 응집의 픽셀 값을 계산하여 이미지 중 입자와 응집의 면적을 획득하고, 입자와 응집 염색을 구분한다. 여기에서 0 내지 1500 픽셀 값은 색상 1로 염색되며 소입자로 표시되고, 1500 내지 3000 픽셀 값은 색상 2로 염색되며 대형 입자로 표시되고, 3000 초과 픽셀 값은 색상 3으로 염색되며 표적 응집으로 표시된다.Step 7: Find the connection domain, calculate the area and stain, use the pixel area method to calculate the pixel values of particles and aggregates at different thresholds to obtain the area of particles and aggregates in the image, and distinguish between particle and aggregate staining. do. where pixel values from 0 to 1500 are stained with color 1 and denoted as small particles, pixel values from 1500 to 3000 are stained with color 2 and denoted as large particles, and pixel values above 3000 are stained with color 3 and denoted as target aggregation. do.

단계 8: 염색 후 YZ 좌표면 또는 XZ 좌표면 내 입자의 이미지 중 소정 임계값 픽셀 면적보다 작은 부분, 즉 단일 입자 부분을 삭제한다.Step 8: After staining, the portion smaller than a predetermined threshold pixel area, that is, the single particle portion, of the image of the particle in the YZ coordinate plane or XZ coordinate plane is deleted.

단계 9: 임계값 면적보다 작은 부분을 삭제한 이미지에 대해 2차 색상 반전을 수행하고, 최종적으로 피브릴상 입자 응집 이미지 및 응집 면적 데이터를 획득하고, 연산을 종료한다.Step 9: Secondary color inversion is performed on the image from which the portion smaller than the threshold area is deleted, and finally the fibrillar particle aggregation image and aggregation area data are obtained, and the calculation is completed.

더 나아가, 고속 카메라 1과 고속 카메라 2는 촬영 전 모두 파라미터 초기화 처리를 거치고, 고속 카메라 1과 고속 카메라 2의 초기 전송 신호를 모두 동기화하며, 고속 카메라 1과 고속 카메라 2의 촬영 면적은 실험 시스템의 조밀상 영역이다.Furthermore, both high-speed camera 1 and high-speed camera 2 undergo parameter initialization processing before shooting, the initial transmission signals of high-speed camera 1 and high-speed camera 2 are all synchronized, and the shooting area of high-speed camera 1 and high-speed camera 2 is that of the experimental system. It is a dense area.

더 나아가, 단계 8에서, 임계값 영역은 3000 내지 3500픽셀로 설정하고, YZ 좌표면과 XZ 좌표면 내 입자 면적 S가 모두 설정 임계값보다 크면, 인식 면적이 더 큰 좌표면을 선택하여 연산을 수행한다. 가장 바람직하게는, 실험에 사용된 각초 치수는 7.6mm×0.9mm 내지 15mm×0.9mm이다.Furthermore, in step 8, the threshold area is set to 3000 to 3500 pixels, and if the particle area S in the YZ coordinate plane and the XZ coordinate plane are both greater than the set threshold, the coordinate plane with the larger recognition area is selected to perform the calculation. Perform. Most preferably, the cut sheath dimensions used in the experiments are between 7.6 mm x 0.9 mm and 15 mm x 0.9 mm.

더 나아가, 단계 4에서 이미지 상의 픽셀 포인트의 그레이스케일 값은 0 또는 255로 설정된다.Furthermore, in step 4 the grayscale value of the pixel point on the image is set to 0 or 255.

상기 유동층 피브릴상 입자군 발생 응집의 검출 처리 방법을 사용하는 실험 시스템은, 유동층을 포함하고, 면광원등 1, 면광원등 2, 보조광등 1, 보조광등 2, 고속 카메라 1, 고속 카메라 2, 허브, PC단을 더 포함하고, 유동층의 라이저의 XZ 좌표면과 YZ 좌표면 상에는 각각 면광원등 1, 면광원등 2가 설치되고, 고속 카메라 1의 유동화 수직관을 향하는 XZ 좌표면은 유동화 수직관의 일측에 설치되고, 이의 일측에는 보조광등 1이 설치되고, 고속 카메라 2의 유동화 수직관을 향하는 YZ 좌표면은 유동화 수직관의 일측에 설치되고, 이의 일측에는 보조광등 2가 설치되고, 고속 카메라 1, 고속 카메라 2는 각각 허브를 통해 PC단과 신호가 연결된다.The experimental system using the above fluidized bed fibril-like particle cluster generation detection and processing method includes a fluidized bed, a surface light source lamp 1, a surface light source lamp 2, an auxiliary light lamp 1, an auxiliary light lamp 2, a high-speed camera 1, and a high-speed camera 2. , hub, and PC stage are further included, and surface light source light 1 and surface light source light 2 are installed on the XZ coordinate plane and YZ coordinate plane of the riser of the fluidized bed, respectively, and the It is installed on one side of the vertical pipe, and auxiliary light 1 is installed on one side of this, and the YZ coordinate plane facing the fluidized vertical pipe of high-speed camera 2 is installed on one side of the fluidized vertical pipe, and auxiliary light 2 is installed on one side of this, High-speed camera 1 and high-speed camera 2 are each connected to the PC terminal through a hub.

더 나아가, 라이저 하단은 유동 안내관이 연결되고, 유동 안내관 내에는 3개의 호 모양이고 아래에서 위로 차례대로 비스듬하게 이격 설치된 저위판, 중위판, 고위판이 포함되고, 저위판과 유동 안내관 내 바닥벽의 간격은 5 내지 7cm이고, 중위판과 저위판의 간격은 12 내지 14cm이고, 고위판과 중위판의 간격은 7 내지 9cm이다. 가장 바람직하게는, 저위판, 중위판, 고위판의 호도는 각각 75 내지 80°, 60 내지 65°, 50 내지 55°이다.Furthermore, the bottom of the riser is connected to a flow guide pipe, and within the flow guide pipe are three arc-shaped low, middle, and high plates installed at an angle from bottom to top, and within the low plate and the flow guide pipe. The spacing between the bottom walls is 5 to 7 cm, the spacing between the middle and low plates is 12 to 14 cm, and the spacing between the high and middle plates is 7 to 9 cm. Most preferably, the arcuate angles of the low plate, middle plate, and high plate are 75 to 80°, 60 to 65°, and 50 to 55°, respectively.

가장 바람직하게는, 저위판, 중위판, 고위판의 대향하는 양측변은 각각 유동 안내관의 두 내측벽과 맞물리며, 맞물림 간극은 0.5 내지 1.5mm이다.Most preferably, the opposite sides of the low plate, middle plate, and high plate each engage with the two inner walls of the flow guide tube, and the engagement gap is 0.5 to 1.5 mm.

더 나아가, 유동층은 팬, 저장 빈, 드로잉판, 너트, 언로더, 언로딩 빈, 사이클론 분리기, 운반 용기, 환류관, 조절 밸브 1 및 조절 밸브 2를 더 포함하고, 유동 안내관의 타단은 통풍관을 통해 팬과 연결되고, 라이저의 상단은 곡관을 통해 사이클론 분리기와 연통되고, 사이클론 분리기의 바닥부는 운반 용기와 연통되고, 사이클론 분리기의 꼭대기부는 환류관을 통해 통풍관 측벽과 연통되고, 환류관 상에는 조절 밸브 1, 조절 밸브 2가 이격 설치되고, 저장 빈은 언로딩 빈 상방에 설치되고, 이들 둘은 너트에 의해 연결되며, 연결 지점에는 드로잉판이 설치되고, 언로더는 언로딩 빈 내의 상부에 장착되고, 언로딩 빈의 바닥부는 유동 안내관의 상측벽과 연통된다.Furthermore, the fluidized bed further includes a fan, a storage bin, a drawing plate, a nut, an unloader, an unloading bin, a cyclone separator, a transport vessel, a reflux pipe, control valve 1 and control valve 2, and the other end of the flow guide pipe is ventilated. It is connected to the fan through a pipe, the top of the riser communicates with the cyclone separator through a bent pipe, the bottom of the cyclone separator communicates with the transport container, the top of the cyclone separator communicates with the side wall of the ventilation pipe through a reflux pipe, and the reflux pipe Control valve 1 and control valve 2 are installed separately from each other, the storage bin is installed above the unloading bin, the two are connected by a nut, a drawing plate is installed at the connection point, and the unloader is installed at the top of the unloading bin. It is mounted, and the bottom of the unloading bin communicates with the upper wall of the flow guide tube.

종래 기술과 비교할 때, 본 발명의 장점은 하기와 같다.Compared with the prior art, the advantages of the present invention are as follows.

본 방법은 탈착식 유동 안내판의 작용을 통해, 피브릴상 입자를 균일하게 라이저에 취입하며, 3개의 유동 안내판의 호도 및 이들 셋 사이의 거리는 입자 균일성을 현저하게 개선한다. 이미지 수집과 연산 측면: 라이저 단면 지점에 면광원등 1, 면광원등 2 및 보조광등 1, 보조광등 2를 사용하여 빛을 보충한 후 음영 부분을 최적화할 수 있고, 고속 카메라 1, 고속 카메라 2를 사용하여 각각 YZ 좌표면과 XZ 좌표면에 대해 각초 유동층 실험 과정의 이미지를 촬영하여 획득하고, 두 카메라 세트의 이미지 신호는 허브를 통해 PC단에 로드되고, 시스템은 대량의 이미지 데이터베이스에서 동일한 신호 시각 내 고속 카메라 1이 촬영하여 획득한 YZ 좌표의 이미지와 고속 카메라 2가 촬영하여 획득한 XZ 좌표면 상의 이미지를 지능 선별하고, 조합하여 조밀상 영역 해당 시각의 3차원 이미지로 시뮬레이션하여 이에 대해 다음 연산, 즉 3차원 이미지에 대해 배경 삭제, 그레이스케일 처리, 임계값 알고리즘 이진화 자동 획득, 1차 색상 반전, 연결 도메인 찾기, 임계값 면적보다 작은 부분 삭제, 2차 색상 반전 등 단계를 수행하여 실험 이미지를 처리한다. 이 방법에 따라 실험 촬영 이미지에 대해 운행 처리를 수행하고, 최종적으로 실험 과정 중 피브릴상 입자가 유동층 라이저 영역에서 응집을 형성하는 전과정 이미지 및 표적 응집 면적 데이터를 포획한다. 해당 과정은 짧게는 몇 분이면 수행되므로, 실험 데이터 처리 주기를 크게 단축시켜 매우 편리하다. 또한 해당 장치는 맞물림식 유동 안내판을 이용하여 입자의 균일성을 개선하였으며, 후속적인 교체 또는 분리를 더욱 유연하게 만든다. 여기에서 응집 측정 원리는 픽셀 면적법을 채택하는 것이다. 그리드화된 방법에 비해, 픽셀 면적법은 보다 정확하게 응집의 치수를 측정한다. 또한 본 발명은 각초 건조에 적용될 뿐만 아니라, 대부분 피브릴상 입자의 유동층에서의 유동 특성의 연구에도 적용된다. 피브릴상 입자가 유동층에서 건조 등 유동 과정에서 응집을 형성하는 것을 감소시키기 위해, 매우 효과적인 응집 포획 방법을 제공하며, 나아가 각초 등 피브릴상 입자의 유동층에서의 실험에도 어느 정도 기여한다. This method uniformly blows fibrillar particles into the riser through the action of a removable flow guide plate, and the arc of the three flow guide plates and the distance between the three significantly improve particle uniformity. Image collection and calculation aspect: After supplementing the light by using surface light source light 1, surface light source light 2, auxiliary light 1, and auxiliary light 2 at the cross-sectional point of the riser, the shaded area can be optimized, high-speed camera 1, high-speed camera 2 Images of the fluidized bed experiment process are captured and acquired for each YZ coordinate plane and XZ coordinate plane using The image in the YZ coordinate plane captured and acquired by high-speed camera 1 within the visual field and the image on the The following steps are performed on the three-dimensional image: background deletion, grayscale processing, automatic acquisition of threshold algorithm binarization, first-order color inversion, finding connection domains, deletion of parts smaller than the threshold area, and second-order color inversion to obtain the experimental image. Process. According to this method, running processing is performed on the experimental images, and finally, images of the entire process of fibrillar particles forming agglomerates in the fluidized bed riser area and target aggregation area data are captured during the experimental process. Since this process can be performed in as little as a few minutes, it is very convenient as it greatly shortens the experimental data processing cycle. The device also uses interlocking flow guide plates to improve particle uniformity and make subsequent replacement or separation more flexible. Here, the aggregation measurement principle is to adopt the pixel area method. Compared to gridded methods, the pixel area method more accurately measures the dimensions of agglomeration. In addition, the present invention is applied not only to drying cut fillers, but also to the study of flow characteristics in a fluidized bed of mostly fibrillar particles. In order to reduce the formation of agglomerates during the flow process, such as drying of fibrillar particles in a fluidized bed, it provides a very effective agglomeration capture method, and further contributes to some extent to experiments in fluidized beds of fibrillar particles such as cut filler.

도 1은 본 발명의 실험 시스템 모식도이다.
도 2는 유동 안내판의 구조도이다.
도 3은 본 발명에 따른 방법의 흐름도이다.
도 4는 실시예의 모식도이다.
Figure 1 is a schematic diagram of the experimental system of the present invention.
Figure 2 is a structural diagram of a flow guide plate.
Figure 3 is a flow chart of the method according to the invention.
Figure 4 is a schematic diagram of an embodiment.

이하에서는 첨부 도면과 구체적인 실시예를 참조하며, 본 발명을 보다 상세하게 설명하며, 이러한 실시예는 본 발명을 설명하기 위한 것으로, 본 발명의 범위를 제한하지 않는다.Hereinafter, the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings and specific examples. These examples are for illustrating the present invention and do not limit the scope of the present invention.

유동층 피브릴상 입자군 발생 응집의 검출 처리 방법에 있어서, 도 3에 도시된 바와 같이, 하기 단계를 포함한다.A method for detecting agglomeration of a fluidized bed fibril-like particle group includes the following steps, as shown in FIG. 3.

단계 1: 실험 시스템 상에서 유동층 각초 냉동 상태 실험을 수행하며, 사상 입자는 유동 안내판을 통해 라이저에 균일하게 취입되고, 라이저 영역에서 각초의 유동 상태에 대해 고속 카메라 1(11)과 고속 카메라 2(12)를 통해 YZ 좌표면과 XZ 좌표면을 촬영한다. 촬영 전 시스템 상에서 고속 카메라 1(11)과 고속 카메라 2(12)를 파라미터 초기화 설정하는 동시에 신호를 수집하여 신호 수집의 동기화를 보장하고, 면광원등 1(8), 면광원등 2(7) 및 보조광등 1(10), 보조광등 2(13)를 사용해 라이저에 대해 부분적으로 빛을 보충한다.Step 1: Experiment on the frozen state of the fluidized bed cut sheath on the experimental system, the filamentous particles are uniformly blown into the riser through the flow guide plate, and high-speed camera 1 (11) and high-speed camera 2 (12) are used to check the flow state of the cut sheath in the riser area. ) to capture the YZ coordinate plane and the XZ coordinate plane. Before shooting, on the system, initialize the parameters of high-speed camera 1 (11) and high-speed camera 2 (12) and collect signals at the same time to ensure synchronization of signal collection, and surface light source light 1 (8) and surface light source light 2 (7) And auxiliary light 1 (10) and auxiliary light 2 (13) are used to partially supplement the light to the riser.

단계 2: 이미지 신호를 허브(14)를 통해 PC단(15)에 로드하고, 시스템은 대량의 이미지 데이터베이스에서 동일한 신호 시각 내 고속 카메라 1(11)에서 촬영하여 획득한 YZ 좌표면의 이미지와 고속 카메라 2(12)에서 촬영하여 획득한 XZ 좌표면 상의 이미지를 지능 선별하고, 결합하여 조밀상 영역 3차원 이미지로 시뮬레이션하여 이를 연산한다.Step 2: The image signal is loaded into the PC stage (15) through the hub (14), and the system combines the image in the YZ coordinate plane obtained by shooting from high-speed camera 1 (11) within the same signal time in a large image database and high-speed The images on the

단계 3: 시뮬레이션하여 획득한 3차원 이미지에 대해 형태학적 연산 및 빼기 연산을 통해, 배경 이미지를 뺀다.Step 3: Subtract the background image through morphological and subtraction operations on the 3D image obtained through simulation.

단계 4: 뺀 배경의 이미지에 대해 그레이스케일 처리를 수행하여, 연산 속도를 향상시킨다. Step 4: Perform grayscale processing on the subtracted background image to improve computation speed.

단계 5: 임계값을 자동으로 획득하는 알고리즘으로 이진화 임계값을 획득하고, 이미지에 대해 이진화를 수행하며, 이진화는 그레이스케일 이미지를 이진 이미지로 변환할 수 있다.Step 5: Obtain the binarization threshold using an algorithm that automatically acquires the threshold, perform binarization on the image, and binarization can convert the grayscale image into a binary image.

단계 6: 이진 이미지에 대해 1차 색상 반전을 수행하며, 1차 색상 반전은 피브릴 입자 응집의 면적을 간접적으로 계산할 수 있다.Step 6: Perform first-order color inversion on the binary image, and first-order color inversion can indirectly calculate the area of fibril particle aggregation.

단계 7: 연결 도메인을 찾고 면적을 계산하여 염색한다. 연결 도메인의 픽셀수 면적에 따라, 피브릴상 입자 조밀상 영역의 이미지를 소입자, 대형 입자, 표적 응집 연결 도메인의 세 유형으로 나누고, 세 가지의 상이한 색상의 염색 구분을 수행한다. 염색 논리는 다음과 같다. 즉, 0 내지 1500 픽셀값은 색상 1, 예를 들어 적색으로 염색하고 소입자로 표시한다. 1500 내지 3000 픽셀값은 색상 2, 예를 들어 황색으로 염색하고 대형 입자로 표시한다. 3000 초과 픽셀값은 색상 3, 예를 들어 청색으로 염색하고 표적 응집으로 표시한다.Step 7: Find the connecting domain, calculate the area, and stain. According to the pixel number area of the connection domain, the image of the fibril-like particle dense phase area is divided into three types: small particles, large particles, and target aggregation connection domain, and color classification of three different colors is performed. The dyeing logic is as follows. That is, pixel values from 0 to 1500 are dyed with color 1, for example red, and displayed as small particles. Pixel values 1500 to 3000 are dyed color 2, for example yellow, and displayed as large particles. Pixel values above 3000 are stained with color 3, e.g. blue, and marked as target aggregation.

단계 8: 임계값 면적보다 작은 부분을 삭제한다. 염색 후 YZ 좌표면 또는 XZ 좌표면 내 입자의 이미지 중 소정 임계값 3000 내지 3500 픽셀 면적보다 작은 부분, 즉 단일 입자 부분을 삭제한다(2개 좌표면 내 입자 면적(S)가 모두 3000 내지 3500 픽셀 이상일 때, 인식 면적이 가장 큰 면을 선택하여 연산함).Step 8: Delete the part smaller than the threshold area. After staining, the portion of the particle image in the YZ coordinate plane or the When the number is greater than or equal to 1, the surface with the largest recognition area is selected for calculation).

단계 9: 2차 색상 반전을 수행한다. 작은 면적을 삭제한 이미지(도 4(d)), 즉 남은 것이 응집 부분인 이미지에 대해 2차 색상 반전을 수행하고, 최종적으로 도 4(e)에 도시된 바와 같은 피브릴상 입자 응집 이미지를 획득하고, 연산을 종료한다.Step 9: Perform secondary color inversion. A secondary color inversion is performed on the image in which a small area is deleted (Figure 4(d)), that is, the remaining image is the agglomerated portion, and the final image of the fibrillar particle aggregation as shown in FIG. 4(e) is obtained. Acquire and terminate the operation.

전체 과정의 이미지 변화 과정은 도 4(a) 내지 (e)에 도시된 바와 같다.The image change process of the entire process is as shown in Figures 4(a) to (e).

상기 유동층 피브릴상 입자군 발생 응집의 검출 처리 방법을 사용하는 실험 시스템은, 도 1 및 2에 도시된 바와 같이, 유동층을 포함하고, 면광원등 1(8), 면광원등 2(7), 보조광등 1(10), 보조광등 2(13), 고속 카메라 1(11), 고속 카메라 2(12), 허브(14), PC단(15)을 더 포함한다. 유동층의 라이저의 XZ 좌표면과 YZ 좌표면 상에는 각각 면광원등 1(8), 면광원등 2(7)가 설치되고, 고속 카메라 1(11)의 유동화 수직관을 향하는 XZ 좌표면은 유동화 수직관의 일측에 설치되고, 이의 일측에는 보조광등 1(10)이 설치되고, 고속 카메라 2(12)의 유동화 수직관을 향하는 YZ 좌표면은 유동화 수직관의 일측에 설치되고, 이의 일측에는 보조광등 2(13)가 설치되고, 고속 카메라 1(11), 고속 카메라 2(12)는 각각 허브(14)를 통해 PC단(15)과 신호가 연결된다.The experimental system using the above fluidized bed fibril-like particle cluster generation detection processing method, as shown in Figures 1 and 2, includes a fluidized bed, surface light source lamp 1 (8), surface light source lamp 2 (7) , auxiliary light 1 (10), auxiliary light 2 (13), high-speed camera 1 (11), high-speed camera 2 (12), hub (14), and PC stage (15). Surface light source light 1 (8) and surface light source light 2 (7) are installed on the XZ coordinate plane and YZ coordinate plane of the riser of the fluidized bed, respectively, and the It is installed on one side of the straight pipe, and an auxiliary light 1 (10) is installed on one side of this, and the YZ coordinate plane facing the fluidized vertical pipe of high-speed camera 2 (12) is installed on one side of the fluidized vertical pipe, and an auxiliary light is installed on one side of this. 2 (13) is installed, and the signals of high-speed camera 1 (11) and high-speed camera 2 (12) are each connected to the PC terminal (15) through the hub (14).

라이저 하단은 유동 안내관(9)이 연결되고, 유동 안내관(9) 내에는 3개의 호 모양이고 아래에서 위로 차례대로 비스듬하게 이격 설치된 저위판(91), 중위판(92), 고위판(93)이 포함되고, 이들 셋은 모두 유동 안내판이고, 저위판(91)과 유동 안내관(9) 내 바닥벽의 간격은 5 내지 7cm이고, 중위판(92)과 저위판(91)의 간격은 12 내지 14cm이고, 고위판(93)과 중위판(92)의 간격은 7 내지 9cm이다. 저위판(91), 중위판(92), 고위판(93)의 호도는 각각 75 내지 80°, 60 내지 65°, 50 내지 55°이다.The bottom of the riser is connected to a flow guide pipe (9), and within the flow guide pipe (9) there are three arc-shaped low plate (91), middle plate (92), and high plate ( 93) are included, and all three of these are flow guide plates, and the gap between the lower plate 91 and the bottom wall in the flow guide pipe 9 is 5 to 7 cm, and the gap between the middle plate 92 and the lower plate 91 is 12 to 14 cm, and the distance between the upper plate 93 and the middle plate 92 is 7 to 9 cm. The arc degrees of the low plate 91, middle plate 92, and high plate 93 are 75 to 80°, 60 to 65°, and 50 to 55°, respectively.

유동층은 팬(1), 저장 빈(2), 드로잉판(3), 너트(4), 언로더(5), 언로딩 빈(6), 사이클론 분리기(16), 운반 용기(17), 환류관(18), 조절 밸브 1(19) 및 조절 밸브 2(20)를 더 포함하고, 유동 안내관(9)의 타단은 통풍관을 통해 팬(1)과 연결되고, 라이저의 상단은 곡관을 통해 사이클론 분리기(16)와 연통되고, 사이클론 분리기(16)의 바닥부는 운반 용기(17)와 연통되고, 사이클론 분리기(16)의 꼭대기부는 환류관(18)을 통해 통풍관 측벽과 연통되고, 환류관(18) 상에는 조절 밸브 1(19), 조절 밸브 2(20)가 이격 설치되고, 저장 빈(2)은 언로딩 빈(6) 상방에 설치되고, 이들 둘은 너트(4)에 의해 연결되며, 연결 지점에는 드로잉판(3)이 설치되고, 언로더(5)는 언로딩 빈(6) 내의 상부에 장착되고, 언로딩 빈(6)의 바닥부는 유동 안내관(9)의 상측벽과 연통된다.The fluidized bed consists of a fan (1), storage bin (2), drawing plate (3), nut (4), unloader (5), unloading bin (6), cyclone separator (16), transport vessel (17), and reflux. It further includes a pipe 18, a control valve 1 (19), and a control valve 2 (20), and the other end of the flow guide pipe (9) is connected to the fan (1) through a ventilation pipe, and the upper end of the riser is connected to the curved pipe. communicates with the cyclone separator 16 through the cyclone separator 16, the bottom of the cyclone separator 16 communicates with the transport container 17, and the top of the cyclone separator 16 communicates with the side wall of the ventilation pipe through the reflux pipe 18, and reflux Control valve 1 (19) and control valve 2 (20) are installed spaced apart on the pipe (18), and the storage bin (2) is installed above the unloading bin (6), and these two are connected by a nut (4). A drawing plate (3) is installed at the connection point, the unloader (5) is mounted at the upper part of the unloading bin (6), and the bottom of the unloading bin (6) is attached to the upper wall of the flow guide pipe (9). communicates with

너트(4)는 저장 빈 배출구와 유동층 공급구 사이의 연결에 사용되며, 언로더와 저장 빈의 착탈을 용이하게 한다. 3개의 상이한 호도의 유동 안내판을 사용하여 입자를 균일하게 라이저로 취입하여, 입자가 유동 안내판을 통과한 후 라이저로 취입되는 균일성을 강화할 수 있다. 유동 안내판과 벽면 사이의 연결 방식은 맞물림이며, 갭 크기는 0.5 내지 1.5mm이고, 맞물림 방식은 후속적인 교체 또는 분해를 용이하게 할 수 있다.The nut (4) is used for the connection between the storage bin outlet and the fluidized bed supply port and facilitates attachment and detachment of the unloader and storage bin. By using three different angles of flow guide plates to blow particles uniformly into the riser, the uniformity of particles being blown into the riser after passing through the flow guide plates can be enhanced. The connection method between the flow guide plate and the wall is engagement, the gap size is 0.5 to 1.5 mm, and the engagement method can facilitate subsequent replacement or disassembly.

실험 전개 전에 미리 다음의 준비를 해야 한다. 즉, 보조광등 1(10), 보조광등 2(13)을 각각 고속 카메라 1(11), 고속 카메라 2(12) 바로 뒤에 놓고 각각 라이저 YZ 좌표면과 XZ 좌표면에 빛을 보충하며, 이미지 음영 부분이 이미지의 연산에 영향을 미치는 것을 개선하기 위해, 각각 YZ 좌표면과 XZ 좌표면에 면광원등 1(8), 면광원등 2(7)를 사용해 빛을 보충한다. 촬영 전에 시스템 상에서 2대의 고속 카메라에 파라미터 초기화 설정을 수행하는 동시에 신호를 수집하여, 신호 수집의 동기화를 보장해야 한다.The following preparations must be made in advance before conducting the experiment. That is, auxiliary light 1 (10) and auxiliary light 2 (13) are placed right behind high-speed camera 1 (11) and high-speed camera 2 (12), respectively, and supplement light in the riser YZ coordinate plane and XZ coordinate plane, respectively, and image shading In order to improve the effect of the part on the computation of the image, light is supplemented using surface light source lamp 1 (8) and surface light source lamp 2 (7) in the YZ coordinate plane and XZ coordinate plane, respectively. Before shooting, the system must perform parameter initialization settings on two high-speed cameras and simultaneously collect signals to ensure synchronization of signal collection.

각초를 저장 빈(2)에 넣고, 팬(1)을 가동하고 주파수를 조절하여 풍속을 5.3m/s로 제어한다. 해당 풍속은 각초를 라이저의 임계값까지 완전히 취입시킬 수 있다. 실험 시스템을 통해 언로더(5)는 모터를 조절하여 물질 유량을 제어하고, 드로잉판(3) 물질 배출을 제어하여 실험을 수행한다. 피브릴상 입자는 유동 안내판을 통해 균일하게 라이저로 취입되며, 고속 카메라 1과 고속 카메라 2를 통해 각각 라이저 YZ 좌표면과 XZ 좌표면 내 입자가 응집을 형성하는 전과정 이미지를 촬영하여, 피브릴 입자 응집 분포 상황을 분석하는 데 사용된다. 각초가 사이클론 분리기(16)에 유입된 후 운반 용기(7)에 떨어져 수집된다. 환류관(18)은 각각 조절 밸브 1(19), 조절 밸브 2(20)를 통해 출구 지점 압력을 조절한다. 유동층 실험 과정 중 각초 응집은 보편적으로 조밀상 영역에 출현하므로, 조밀상 영역의 이미지를 선택하여 연산하는 것이 각초 응집의 포획에 유리하다. 두 카메라 세트가 수집한 이미지 신호는 허브(14)를 통해 PC단(15)에 전송하고, 시스템은 대량의 이미지 데이터베이스에서 동일한 신호 시각 내 고속 카메라 1에서 촬영하여 획득한 YZ 좌표면의 이미지와 고속 카메라 2에서 촬영하여 획득한 XZ 좌표면 상의 이미지를 지능 선별하고, 결합하여 조밀상 영역 3차원 이미지로 시뮬레이션하여 이에 대해 이미지 연산을 수행한다.Put the cut candle into the storage bin (2), start the fan (1) and control the wind speed to 5.3 m/s by adjusting the frequency. The wind speed can completely blow the sheath up to the threshold of the riser. Through the experimental system, the unloader 5 controls the material flow rate by controlling the motor and controls the material discharge from the drawing plate 3 to perform the experiment. Fibril-like particles are uniformly blown into the riser through a flow guide plate, and images of the entire process of particles forming agglomerates in the riser YZ coordinate plane and XZ coordinate plane are taken through high-speed camera 1 and high-speed camera 2, respectively, to capture fibril particles. It is used to analyze the agglomeration distribution situation. After the cut grass flows into the cyclone separator (16), it falls into the transport container (7) and is collected. The reflux pipe 18 controls the outlet point pressure through control valve 1 (19) and control valve 2 (20), respectively. During the fluidized bed experiment, sheath agglomerates generally appear in the dense phase region, so selecting and calculating images of the dense phase region is advantageous for capturing the sheath agglomerates. The image signals collected by the two sets of cameras are transmitted to the PC stage 15 through the hub 14, and the system uses images in the YZ coordinate plane obtained by shooting from high-speed camera 1 within the same signal time in a large image database and high-speed The images on the

구체적으로, 상기 배경 이미지 빼기는, 로드된 이미지를 형태학적 연산과 빼기 연산을 통해 배경 이미지를 뺀다. 즉, 연성 사상 입자 클러스터와 배경을 구분한다. 형태학적 연산은 이진 이미지에 대해 수학적 형태학 집합론 방법에 의거하여 발전시킨 이미지 처리 방법이다. 통상적으로 형태학적 이미지 처리는 인접 연산 형태로 나타나며, 일종의 특수하게 정의된 인접은 "구조 요소"로 불린다. 각 픽셀 위치 상에서 이는 이진 이미지에 대응하는 영역에서 특정한 논리 연산을 수행하며, 논리 연산의 결과는 출력 이미지의 상응하는 픽셀이다. 형태학적 연산의 효과는 구조 요소의 크기, 내용 및 논리 연산의 성질에 따라 다르다.Specifically, the background image subtraction subtracts the background image from the loaded image through morphological and subtraction operations. In other words, it distinguishes soft filamentous particle clusters from the background. Morphological operation is an image processing method developed based on mathematical morphological set theory methods for binary images. Typically, morphological image processing comes in the form of adjacency operations, with some specially defined adjacencies called "structuring elements". On each pixel location it performs a specific logical operation on the corresponding region of the binary image, and the result of the logical operation is the corresponding pixel in the output image. The effectiveness of morphological operations depends on the size and content of the structural elements and the nature of the logical operations.

구체적으로, 상기 그레이스케일 처리는 이미지 그레이스케일화에 대해 연산 속도를 향상시킬 수 있다. 즉, 각 픽셀 포인트의 RGB 값을 동일한 값으로 통합할 수 있다. 그레이스케일화된 이미지는 3개 채널에서 단일 채널로 변경되며, 단일 채널의 데이터 처리가 훨씬 쉬워진다. 이미지 그레이스케일화의 목적은 매트릭스를 단순화하고 연산 속도를 향상시키는 것이다.Specifically, the grayscale processing can improve computation speed for image grayscaling. In other words, the RGB values of each pixel point can be integrated into the same value. The grayscaled image changes from three channels to a single channel, making processing data from a single channel much easier. The purpose of image grayscaling is to simplify the matrix and improve computational speed.

구체적으로, 상기 임계값 자동 획득 알고리즘은 이미지를 이진화할 수 있으며, 이진화는 그레이스케일 이미지를 이진 이미지로 변환할 수 있다. 이는 도 4 (b)에 도시된 바와 같다. 특정 임계 그레이스케일 값보다 큰 픽셀 그레이스케일을 그레이스케일 최댓값으로 설정하고, 이 값보다 작은 픽셀을 그레이스케일 극소값으로 설정하여 이진화를 구현한다. 즉, 이미지 상의 픽셀 포인트의 그레이스케일 값을 0 또는 255로 설정한다. 즉, 전체 이미지를 현저하게 흑백만 있는 시각 효과를 내도록 한다.Specifically, the threshold automatic acquisition algorithm can binarize an image, and binarization can convert a grayscale image into a binary image. This is as shown in Figure 4 (b). Binarization is implemented by setting the pixel grayscale greater than a certain threshold grayscale value as the maximum grayscale value, and setting the pixel smaller than this value as the minimum grayscale value. That is, set the grayscale value of the pixel point on the image to 0 or 255. In other words, it creates a visual effect where the entire image is noticeably black and white.

구체적으로, 상기 1차 색상 반전은 피브릴 입자 응집의 면적을 간접적으로 계산할 수 있고, 피브릴상 입자 자체는 검은색 "0"이고, 배경은 흰색 "1"이기 때문에, 0은 계산할 수 없는 것이므로, 입자의 면적을 구할 수 없다. 색상 반전 후, 피브릴상 입자는 흰색 "1"이고, 배경은 검은색 "0"이다. 이때 피브릴상 입자의 면적을 구할 수 있다.Specifically, the first color inversion can indirectly calculate the area of fibril particle aggregation, and since the fibrillar particle itself is black "0" and the background is white "1", 0 cannot be calculated. , the area of the particle cannot be obtained. After color inversion, the fibrillar particles are white "1" and the background is black "0". At this time, the area of the fibril-shaped particle can be calculated.

구체적으로, 상기 연결 도메인 찾기와 염색은 상이한 값 도메인의 단일 입자와 응집을 구분하고, 상이한 색상으로 염색할 수 있다.Specifically, the linking domain finding and staining can distinguish single particles and aggregates of different value domains and stain them with different colors.

구체적으로, 상기 임계값 면적보다 작은 부분 삭제는 3000 내지 3500 픽셀 면적보다 작은 부분을 삭제할 수 있다. 실험에 사용된 각초의 치수가 7.6mm×0.9mm 내지 15mm×0.9mm일 때, 각초 입자 운동 조밀상 영역에서, 사상 입자가 뭉쳐서 응집을 형성할 수 있기 때문에, 각초 응집의 치수가 보편적으로 비교적 크다. 단일 입자, 표적 응집을 판별하기 위해, YZ 좌표면 또는 XZ 좌표면 내 입자 면적(S)이 3000 내지 3500 픽셀 이상일 때(두 좌표면 내 입자 면적(S)이 모두 3000 내지 3500 이상일 때, 식별 면적이 가장 큰 면을 선택하여 연산을 수행함), 더 이상 해당 부분이 단일 입자가 아니며 피브릴상 입자 응집이라고 간주하며, 남아서 이미지에 나타나는 전체는 3000 내지 3500 픽셀보다 큰 표적 응집이다. 마지막으로 2차 색상 반전 후 피브릴상 입자 응집 이미지를 획득하며 이는 도 4(e)에 도시된 바와 같다. 이 실험 결과는 연구자의 실험 요구에 부합하여, 실험 과정 중 피브릴상 입자가 유동층 수직관에서 형성하는 응집 부분 및 면적 데이터를 측정한다.Specifically, deleting a portion smaller than the threshold area may delete a portion smaller than an area of 3000 to 3500 pixels. When the size of the cut sheath used in the experiment is 7.6 mm . To determine single particle, target aggregation, when the particle area (S) in the YZ coordinate plane or the This largest face is selected and the calculation is performed), that part is no longer a single particle and is considered a fibrillar particle agglomeration, and the entirety that remains and appears in the image is a target agglomerate larger than 3000 to 3500 pixels. Finally, after secondary color inversion, an image of fibrillar particle aggregation is obtained, as shown in Figure 4(e). The results of this experiment meet the researcher's experimental requirements, and the data on the aggregate area and area formed by fibrillar particles in the fluidized bed vertical pipe during the experiment are measured.

Claims (10)

유동층 피브릴상 입자군 발생 응집의 검출 처리 방법에 있어서,
하기 단계를 포함하고,
단계 1: 실험 시스템 상에서 유동층 각초 냉동 상태 실험을 수행하며, 피브릴상 입자는 유동 안내판을 통해 라이저로 균일하게 취입되고, 고속 카메라 1과 고속 카메라 2를 사용하여 각각 라이저의 YZ 좌표면과 XZ 좌표면을 촬영하고, 각초의 유동 상태를 기록하는 동시에 YZ 좌표면과 XZ 좌표면에 빛을 보충하고;
단계 2: 고속 카메라 1과 고속 카메라 2에서 획득한 이미지 신호를 PC단에 로드하고, PC 시스템은 대량의 이미지 데이터베이스에서 각 프레임 신호 식별 코드를 통해 동일한 신호 시각 내 고속 카메라 1에서 촬영하여 획득한 YZ 좌표면의 이미지와 고속 카메라 2에서 촬영하여 획득한 XZ 좌표면 상의 이미지를 선별하고, 결합하여 3차원 이미지로 시뮬레이션하여 이를 연산하고;
단계 3: 시뮬레이션하여 획득한 3차원 이미지에 대해 형태학적 연산 및 빼기 연산을 통해, 배경 이미지를 빼고;
단계 4: 뺀 배경의 이미지에 대해 그레이스케일 처리를 수행하고;
단계 5: 임계값을 자동으로 획득하는 알고리즘으로 이진화 임계값을 획득하고, 그레이스케일 처리된 이미지에 대해 이진화를 수행하고;
단계 6: 이진 이미지에 대해 1차 색상 반전을 수행하고;
단계 7: 연결 도메인을 찾고 면적을 계산하여 염색하며, 픽셀 면적법을 이용하여 상이한 임계값의 입자와 응집의 픽셀 값을 계산하여 이미지 중 입자와 응집의 면적을 획득하고, 입자와 응집 염색을 구분하며, 여기에서 0 내지 1500 픽셀 값은 색상 1로 염색되며 소입자로 표시되고, 1500 내지 3000 픽셀 값은 색상 2로 염색되며 대형 입자로 표시되고, 3000 초과 픽셀 값은 색상 3으로 염색되며 표적 응집으로 표시되고;
단계 8: 염색 후 YZ 좌표면 또는 XZ 좌표면 내 입자의 이미지 중 소정 임계값 픽셀 면적보다 작은 부분, 즉 단일 입자 부분을 삭제하고;
단계 9: 임계값 면적보다 작은 부분을 삭제한 이미지에 대해 2차 색상 반전을 수행하고, 최종적으로 피브릴상 입자 응집 이미지 및 응집 면적 데이터를 획득하고, 연산을 종료하는 것을 특징으로 하는 유동층 피브릴상 입자군 발생 응집의 검출 처리 방법.
In the method for detecting agglomeration of fluidized bed fibrillar particles,
It includes the following steps,
Step 1: Carry out a fluidized bed shear freezing state experiment on the experimental system. Fibril particles are uniformly blown into the riser through the flow guide plate, and high-speed camera 1 and high-speed camera 2 are used to capture the YZ coordinate plane and XZ coordinate of the riser, respectively. Take pictures of the plane, record the flow state of each second, and at the same time supplement the light in the YZ coordinate plane and XZ coordinate plane;
Step 2: Load the image signals acquired from high-speed camera 1 and high-speed camera 2 into the PC, and the PC system uses the signal identification code for each frame in the large image database to identify the YZ images acquired by shooting from high-speed camera 1 within the same signal time. Select the image on the coordinate plane and the image on the
Step 3: Subtract the background image through morphological and subtraction operations on the three-dimensional images obtained by simulation;
Step 4: Perform grayscale processing on the image with subtracted background;
Step 5: Obtain the binarization threshold using an algorithm for automatically obtaining the threshold, and perform binarization on the grayscale processed image;
Step 6: Perform first-order color inversion on the binary image;
Step 7: Find the connection domain, calculate the area and stain, use the pixel area method to calculate the pixel values of particles and aggregates at different thresholds to obtain the area of particles and aggregates in the image, and distinguish between particle and aggregate staining. where pixel values 0 to 1500 are stained color 1 and are indicated as small particles, 1500 to 3000 pixel values are stained color 2 and indicated large particles, and pixel values >3000 are stained color 3 and are indicated as target aggregation. It is displayed as;
Step 8: After staining, delete a portion of the particle image in the YZ coordinate plane or the XZ coordinate plane that is smaller than a predetermined threshold pixel area, that is, the single particle portion;
Step 9: Perform secondary color inversion on the image from which the portion smaller than the threshold area is deleted, and finally obtain the fibril-phase particle aggregation image and aggregation area data, and terminate the operation. Method for detecting and processing aggregation of phase particle swarms.
제1항에 있어서,
고속 카메라 1과 고속 카메라 2는 촬영 전 모두 파라미터 초기화 처리를 거치고, 고속 카메라 1과 고속 카메라 2의 초기 전송 신호를 모두 동기화하며, 고속 카메라 1과 고속 카메라 2의 촬영 영역은 실험 시스템의 조밀상 영역인 것을 특징으로 하는 유동층 피브릴상 입자군 발생 응집의 검출 처리 방법.
According to paragraph 1,
High-speed camera 1 and high-speed camera 2 both undergo parameter initialization processing before shooting, the initial transmission signals of high-speed camera 1 and high-speed camera 2 are all synchronized, and the shooting areas of high-speed camera 1 and high-speed camera 2 are the dense image area of the experimental system. A method for detecting aggregation of a group of fluid-bed fibril particles, characterized in that:
제1항에 있어서,
상기 단계 8에서, 임계값 면적은 3000 내지 3500픽셀로 설정하고, YZ 좌표면과 XZ 좌표면 내 입자 면적 S가 모두 설정 임계값보다 크면, 인식 면적이 더 큰 좌표면을 선택하여 연산을 수행하는 것을 특징으로 하는 유동층 피브릴상 입자군 발생 응집의 검출 처리 방법.
According to paragraph 1,
In step 8, the threshold area is set to 3000 to 3500 pixels, and if the particle area S in the YZ coordinate plane and the XZ coordinate plane are both greater than the set threshold, the coordinate plane with the larger recognition area is selected to perform the operation. A method for detecting and processing aggregation of a group of fluidized bed fibril particles, characterized in that:
제1항에 있어서,
실험에 사용된 각초 치수는 7.6mm×0.9mm 내지 15mm×0.9mm인 것을 특징으로 하는 유동층 피브릴상 입자군 발생 응집의 검출 처리 방법.
According to paragraph 1,
A method for detecting agglomeration of a group of fluidized bed fibrillar particles, characterized in that the sheath size used in the experiment is 7.6 mm × 0.9 mm to 15 mm × 0.9 mm.
제1항에 있어서,
상기 단계 4에서 이미지 상의 픽셀 포인트의 그레이스케일 값은 0 또는 255로 설정되는 것을 특징으로 하는 유동층 피브릴상 입자군 발생 응집의 검출 처리 방법.
According to paragraph 1,
In step 4, the grayscale value of the pixel point on the image is set to 0 or 255.
제1항 내지 제5항 중 어느 한 항의 유동층 피브릴상 입자군 발생 응집의 검출 처리 방법을 사용하는 실험 시스템에 있어서,
유동층을 포함하고, 면광원등 1(8), 면광원등 2(7), 보조광등 1(10), 보조광등 2(13), 고속 카메라 1(11), 고속 카메라 2(12), 허브(14), PC단(15)을 더 포함하고, 유동층의 라이저의 XZ 좌표면과 YZ 좌표면 상에는 각각 면광원등 1(8), 면광원등 2(7)가 설치되고, 고속 카메라 1(11)의 유동화 수직관을 향하는 XZ 좌표면은 유동화 수직관의 일측에 설치되고, 그 일측에는 보조광등 1(10)이 설치되고, 고속 카메라 2(12)의 유동화 수직관을 향하는 YZ 좌표면은 유동화 수직관의 일측에 설치되고, 그 일측에는 보조광등 2(13)가 설치되고, 고속 카메라 1(11), 고속 카메라 2(12)는 각각 허브(14)를 통해 PC단(15)과 신호가 연결되는 것을 특징으로 하는 유동층 피브릴상 입자군 발생 응집의 검출 처리 방법을 사용하는 실험 시스템.
An experimental system using the method for detecting agglomeration of fluidized bed fibrillar particles according to any one of claims 1 to 5, comprising:
Contains a fluidized layer, surface light source lamp 1 (8), surface light source lamp 2 (7), auxiliary light lamp 1 (10), auxiliary light lamp 2 (13), high-speed camera 1 (11), high-speed camera 2 (12), hub (14), it further includes a PC stage (15), and surface light source lamp 1 (8) and surface light source lamp 2 (7) are installed on the XZ coordinate plane and YZ coordinate plane of the riser of the fluidized bed, respectively, and a high-speed camera 1 ( The It is installed on one side of the fluidization vertical pipe, and auxiliary light 2 (13) is installed on one side, and high-speed camera 1 (11) and high-speed camera 2 (12) transmit signals to the PC stage (15) through the hub (14), respectively. An experimental system using a method for detecting and processing aggregation of a cluster of fibril-like particles in a fluidized bed, characterized in that they are connected.
제6항에 있어서,
라이저 하단은 유동 안내관(9)이 연결되고, 유동 안내관(9) 내에는 3개의 호 모양이고 아래에서 위로 비스듬하게 이격 설치된 저위판(91), 중위판(92), 고위판(93)이 포함되고, 저위판(91)과 유동 안내관(9) 내 바닥벽의 간격은 5 내지 7cm이고, 중위판(92)과 저위판(91)의 간격은 12 내지 14cm이고, 고위판(93)과 중위판(92)의 간격은 7 내지 9cm인 것을 특징으로 하는 유동층 피브릴상 입자군 발생 응집의 검출 처리 방법을 사용하는 실험 시스템.
According to clause 6,
The bottom of the riser is connected to a flow guide pipe (9), and within the flow guide pipe (9), there are three arc-shaped low plate (91), middle plate (92), and high plate (93) installed diagonally spaced from bottom to top. is included, the gap between the bottom wall of the low plate 91 and the flow guide pipe 9 is 5 to 7 cm, the gap between the middle plate 92 and the low plate 91 is 12 to 14 cm, and the high plate 93 ) and the intermediate plate 92 are 7 to 9 cm apart.
제7항에 있어서,
저위판(91), 중위판(92), 고위판(93)의 호도는 각각 75 내지 80°, 60 내지 65°, 50 내지 55°인 것을 특징으로 하는 유동층 피브릴상 입자군 발생 응집의 검출 처리 방법을 사용하는 실험 시스템.
In clause 7,
Detection of agglomeration of fluidized bed fibril-like particles, characterized in that the arcuate angles of the low plate 91, the middle plate 92, and the high plate 93 are 75 to 80°, 60 to 65°, and 50 to 55°, respectively. Experimental system using processing methods.
제7항에 있어서,
저위판(91), 중위판(92), 고위판(93)의 대향하는 양측변은 각각 유동 안내관(9)의 두 내측벽과 맞물리며, 맞물림 간극은 0.5 내지 1.5mm인 것을 특징으로 하는 유동층 피브릴상 입자군 발생 응집의 검출 처리 방법을 사용하는 실험 시스템.
In clause 7,
The opposing sides of the low plate 91, the middle plate 92, and the high plate 93 are each engaged with the two inner walls of the flow guide pipe 9, and the engagement gap is 0.5 to 1.5 mm. An experimental system using a method for detecting aggregation of fibrillar particles.
제7항에 있어서,
유동층은 팬(1), 저장 빈(2), 드로잉판(3), 너트(4), 언로더(5), 언로딩 빈(6), 사이클론 분리기(16), 운반 용기(17), 환류관(18), 조절 밸브 1(19) 및 조절 밸브 2(20)를 더 포함하고, 유동 안내관(9)의 타단은 통풍관을 통해 팬(1)과 연결되고, 라이저의 상단은 곡관을 통해 사이클론 분리기(16)와 연통되고, 사이클론 분리기(16)의 바닥부는 운반 용기(17)와 연통되고, 사이클론 분리기(16)의 꼭대기부는 환류관(18)을 통해 통풍관 측벽과 연통되고, 환류관(18) 상에는 조절 밸브 1(19), 조절 밸브 2(20)가 이격 설치되고, 저장 빈(2)은 언로딩 빈(6) 상방에 설치되고, 이들 둘은 너트(4)에 의해 연결되며, 연결 지점에는 드로잉판(3)이 설치되고, 언로더(5)는 언로딩 빈(6) 내의 상부에 장착되고, 언로딩 빈(6)의 바닥부는 유동 안내관(9)의 상측벽과 연통되는 것을 특징으로 하는 유동층 피브릴상 입자군 발생 응집의 검출 처리 방법을 사용하는 실험 시스템.
In clause 7,
The fluidized bed consists of a fan (1), storage bin (2), drawing plate (3), nut (4), unloader (5), unloading bin (6), cyclone separator (16), transport vessel (17), and reflux. It further includes a pipe 18, a control valve 1 (19), and a control valve 2 (20), and the other end of the flow guide pipe (9) is connected to the fan (1) through a ventilation pipe, and the upper end of the riser is connected to the curved pipe. communicates with the cyclone separator 16 through the cyclone separator 16, the bottom of the cyclone separator 16 communicates with the transport container 17, and the top of the cyclone separator 16 communicates with the side wall of the ventilation pipe through the reflux pipe 18, and reflux Control valve 1 (19) and control valve 2 (20) are installed spaced apart on the pipe (18), and the storage bin (2) is installed above the unloading bin (6), and these two are connected by a nut (4). A drawing plate (3) is installed at the connection point, the unloader (5) is mounted at the upper part of the unloading bin (6), and the bottom of the unloading bin (6) is attached to the upper wall of the flow guide pipe (9). An experimental system using a method for detecting and processing aggregation of a cluster of fibrillar particles in a fluidized bed, characterized in that it communicates with.
KR1020237013394A 2022-08-23 2022-12-02 Detection processing method and experimental system for the occurrence of agglomeration of fluidized bed fibril-like particles KR20240028966A (en)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211017292.0 2022-08-23
CN202211017292.0A CN115457110A (en) 2022-08-23 2022-08-23 Detection processing method and experimental system for aggregation of fluidized bed fibrillar particle group
PCT/CN2022/136158 WO2024040788A1 (en) 2022-08-23 2022-12-02 Method for detection processing of agglomeration occurring in filamentous particle group in fluidized bed and experiment system

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20240028966A true KR20240028966A (en) 2024-03-05

Family

ID=84297703

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020237013394A KR20240028966A (en) 2022-08-23 2022-12-02 Detection processing method and experimental system for the occurrence of agglomeration of fluidized bed fibril-like particles

Country Status (3)

Country Link
KR (1) KR20240028966A (en)
CN (1) CN115457110A (en)
WO (1) WO2024040788A1 (en)

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060086834A1 (en) * 2003-07-29 2006-04-27 Robert Pfeffer System and method for nanoparticle and nanoagglomerate fluidization
CN113063705B (en) * 2021-03-22 2022-09-27 陕西科技大学 Diamond wire surface carborundum particle quality detection method based on machine vision

Also Published As

Publication number Publication date
WO2024040788A1 (en) 2024-02-29
CN115457110A (en) 2022-12-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104138851A (en) Vibrating feeding and imaging recognition-based large particle material sorting system and method
CN108711149A (en) Ore-rock particle size detection method based on image procossing
CN111476712B (en) Trolley grate image shooting and detecting method and system of sintering machine
CN114743152A (en) Automatic extraction method and system for video key frames of blast furnace burden surface
CN111968173A (en) Method and system for analyzing granularity of mixture
CN113902641A (en) Data center hot area distinguishing method and system based on infrared image
KR20240028966A (en) Detection processing method and experimental system for the occurrence of agglomeration of fluidized bed fibril-like particles
Sun et al. Sequenced wave signal extraction and classification algorithm for duck egg crack on-line detection
CN111223094B (en) Trolley grate spacing detection method and system for sintering machine
CN108629776A (en) Ore-rock granularity Detection system
CN111223098B (en) Trolley grate inclination angle detection method and system of sintering machine
CN115018849B (en) Bottle body cover-tilting identification method based on edge detection
CN110614232A (en) Agaricus bisporus grading system
CN111041194A (en) Preparation device for improving green pellet quality of mineral powder pellets and application method thereof
WO2021131381A1 (en) Used asphalt quantity estimating system, asphalt plant, and used asphalt quantity estimating method
Lu et al. Fusion-based color and depth image segmentation method for rocks on conveyor belt
CN214173650U (en) Lees automatic feeding device based on intelligence vision
Zhang et al. Moving shadow removal algorithm based on HSV color space
CN114768277B (en) Spray drying system for traditional Chinese medicine preparation
CN101789127A (en) Method for extracting target from video image
CN113628155A (en) Green ball particle size detection method and system of disc pelletizer
Chondagar et al. A review: Shadow detection and removal
Wibawa et al. Soccer Players Detection Using GDLS Optimization and Spatial Bitwise Operation Filter
Choudhary et al. Determination of surface moisture and particle size distribution of coal using online image processing
CN111415337B (en) Trolley grate inclination angle detection method and system of sintering machine