RU2466378C1 - Способ анализа гранулометрического состава железорудных окатышей - Google Patents

Способ анализа гранулометрического состава железорудных окатышей Download PDF

Info

Publication number
RU2466378C1
RU2466378C1 RU2011113864/28A RU2011113864A RU2466378C1 RU 2466378 C1 RU2466378 C1 RU 2466378C1 RU 2011113864/28 A RU2011113864/28 A RU 2011113864/28A RU 2011113864 A RU2011113864 A RU 2011113864A RU 2466378 C1 RU2466378 C1 RU 2466378C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
image
pellets
video camera
pellet
images
Prior art date
Application number
RU2011113864/28A
Other languages
English (en)
Inventor
Ирина Евгеньевна Чернецкая (RU)
Ирина Евгеньевна Чернецкая
Виталий Семенович Титов (RU)
Виталий Семенович Титов
Энрике Конча Ороско Эрнан (RU)
Энрике Конча Ороско Эрнан
Максим Игоревич Труфанов (RU)
Максим Игоревич Труфанов
Original Assignee
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Юго-Западный государственный университет"(ЮЗГУ)
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 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Юго-Западный государственный университет"(ЮЗГУ) filed Critical Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Юго-Западный государственный университет"(ЮЗГУ)
Priority to RU2011113864/28A priority Critical patent/RU2466378C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2466378C1 publication Critical patent/RU2466378C1/ru

Links

Landscapes

  • Image Processing (AREA)

Abstract

Изобретение относится к цифровой обработке изображений, устройствам автоматического измерения параметров окатышей для управления производством окомковывания железной руды. Способ анализа гранулометрического состава железорудных окатышей включает получение изображения рабочей сцены и сегментацию изображения. При этом дополнительно введены установка принимающей изображение рабочей сцены видеокамеры над рабочей сценой, ориентация видеокамеры и изменение ее фокусного расстояния так, чтобы лента конвейера с окатышами занимала не менее 80% кадра по ширине. Кроме того, осуществляют размещение четырех точечных некогерентных инфракрасных источников света (ИС) на примерно равном расстоянии от видеокамеры в плоскости, параллельной конвейеру и проходящей через объектив видеокамеры. Затем осуществляют поочередное включение ИС и непрерывное получение изображений рабочей сцены, исключение из обработки теней от окатышей за счет анализа последовательности пяти кадров изображений при различных включенных ИС. Далее осуществляют выделение контуров изображения на основе дифференциальных методов, сегментацию изображения на основе метода наращивания областей, окончательное принятие решения об обнаружении окатышей на изображении. Затем осуществляют определение размера и оценку формы каждого окатыша и вычисление массы каждого окатыша. Техническим результатом изобретения является повышение точности измерения параметров окатышей в реальном масштабе времени без изменения механических частей системы производства окатышей.

Description

Изобретение относится к цифровой обработке изображений, устройствам автоматического измерения параметров окатышей для управления производством окомковывания железной руды.
Известны:
- способ адаптивного нейросетевого определения гранулометрического состава материала (заявка №2004128312 на изобретение РФ); недостатком которого является оценочный характер измерения величины гранул на основе анализа излучения от множества гранул одновременно, что носит лишь приблизительный характер; недостатком также является использование нейронной сети, что осложняет процесс настройки устройства, значительно увеличивает его структурную сложность;
- система прогнозирования качества агломерата (заявка №2008153032 на изобретение РФ); недостаток которой заключается в отсутствии средств и способа определения гранулометрического состава;
- устройство определения гранулометрического состава сыпучего материала (патент на полезную модель 63258), недостаток заложенного в устройстве способа заключается в сложности конструкции, необходимости изменения устройства конвейера с окатышами для их просеивания и деления на фракции, а также длительности процесса измерения параметров и вторичности измеряемых признаков.
Наиболее близким к изобретению является способ, представленный в патенте США 5519763 «Способ и устройство технического зрения для измерений», заключающийся в получении двумерного массива яркостей пикселей, описывающего распределение света рабочей сцены, с последующим нахождением на основе специальных масок изображений искомых элементов (окатышей) и определении их геометрических характеристик.
Существенным недостатком изобретения является отсутствие специального освещения для получения качественных изображений окатышей; использование методов сегментации, затрудняющих обнаружение частично перекрывающихся окатышей, низкая гибкость способа вследствие применения специальных, описывающих только конкретный тип искомых объектов окатышей.
Задачей изобретения является повышение точности измерения параметров окатышей в реальном масштабе времени без изменения механических частей системы производства окатышей.
Задача решается тем, что в известный способ, включающий получение изображения рабочей сцены, сегментацию изображения, введены освещение рабочей сцены структурированным освещением, выделение контуров, поиск округлых объектов на основе комплексного применения методов анализа контуров и сегментации, измерение геометрических параметров окатышей, вычисление объема и массы окатышей.
Изобретение может быть использовано для автоматического управления процессом окомковывания.
Представленный способ заключается в
- установке принимающей изображение рабочей сцены видеокамеры над рабочей сценой,
- ориентации видеокамеры и изменения ее фокусного расстояния так, чтобы лента конвейера с окатышами занимала не менее 80% кадра по ширине;
- размещении четырех точечных некогерентных инфракрасных источников света (ИС) на примерно равном расстоянии от видеокамеры в плоскости, параллельной конвейеру и проходящей через объектив видеокамеры;
- поочередном включении ИС и непрерывном получении изображений рабочей сцены;
- исключении из обработки теней от окатышей за счет анализа последовательности пяти кадров изображений при различных включенных ИС;
- выделении контуров изображения на основе дифференциальных методов;
- сегментации изображения на основе метода наращивания областей;
- окончательном принятии решения об обнаружении окатышей на изображении;
- определении размера и оценки формы каждого окатыша;
- вычислении массы каждого окатыша.
Рассмотрим каждую операцию более подробно.
Установка и изменение фокусного расстояния видеокамеры указанным образом предназначены для получения изображений с максимально возможным для данной рабочей сцены качеством.
Размещение четырех точечных некогерентных инфракрасных источников света на примерно равном расстоянии от видеокамеры в плоскости, параллельной конвейеру и проходящей через объектив видеокамеры, обеспечивает получение бестеневого изображения окатышей за счет обработки серии из пяти кадров изображений при последовательном включении одного из ИС. В качестве ИС используются светодиоды ближнего инфракрасного (ИК) диапазона. Использование ИК-диапазона позволяет исключить влияние внешнего освещения и за счет этого упростить процесс анализа изображения.
Поочередное включение ИС осуществляется на время, не менее времени получения одного кадра изображения и не более времени получения трех кадров. Выбор минимального времени обусловлен необходимостью получения максимальной освещенности от каждого ИС, а максимального времени - минимизацией смещения окатышей на конвейере.
Исключение из обработки теней от окатышей за счет анализа последовательности пяти кадров изображений при различных включенных ИС заключается в последовательном вычитании изображений с одним из включенных ИС из изображения, полученного при всех включенных ИС, что обеспечивает сохранение яркостей пикселей изображений, принадлежащих теням, и использование их в дальнейшем анализе.
Выделение контуров изображения на основе дифференциальных методов и сегментация изображения на основе метода наращивания областей подробно представлены в литературе (см. например, Lilas, Т. An active 3D robot vision system for robotic welding applications [Text] / T.Lilas, S.Kollias // Machine Graphics and Vision. - 2000. - Vol.9, №.4. - P.743-762.).
Окончательное принятие решения об обнаружении окатышей на изображении заключается в сопоставлении координат центров сегментированных изображений, предположительно принадлежащих окатышам, и центров округлых контуров. В случае совпадения указанных центров с погрешностью не более 5 пикселей принимают решение об обнаружении очередного окатыша и уточнении его границ повторным выделением контуров в области описанного вокруг окатыша прямоугольника.
Заключительными операциями способа являются определение размера, оценка формы каждого окатыша.
Для определения размера предварительно любым из возможных способов определяется высота расположения видеокамеры (например, ультразвуковой или обычной рулеткой). Вследствие того, что данная операция выполняется однократно, допустимо ее ручное выполнение, что никак не влияет на дальнейший процесс автоматического измерения параметров процесса окомковывания.
Вычисление размера (объема) каждого окатыша осуществляется посредством использования широко известной модели видеокамеры с точечной диафрагмой (см., например, Determing camera parameters from the perspective projection of a quadrilaterial [Text] / M.Penna // Pattern Recognition. - 1991. - Vol.24, №6. - P.533-541.). Форма окатыша аппроксимируется эллипсоидом с осью симметрии, параллельной плоскости конвейера. Радиусы эллипсоида вычисляются по результатам ранее выделенных контуров.
Масса каждого окатыша вычисляется как произведение его объема на плотность. Плотность окатыша определяется посредством определения пористости на основе исходного изображения окатыша при известном эталонном значении.
Изобретение позволяет в реальном времени с высокой точностью определять гранулометрический состав окатышей (масса, размеры, скорость на конвейере) без изменения конструкции устройства производства окатышей и полностью автоматизировать процесс окомковывания.

Claims (1)

  1. Способ анализа гранулометрического состава железорудных окатышей, включающий получение изображения рабочей сцены, сегментацию изображения, отличающийся тем, что дополнительно введены установка принимающей изображение рабочей сцены видеокамеры над рабочей сценой, ориентация видеокамеры и изменение ее фокусного расстояния так, чтобы лента конвейера с окатышами занимала не менее 80% кадра по ширине, размещение четырех точечных некогерентных инфракрасных источников света (ИС) на примерно равном расстоянии от видеокамеры в плоскости, параллельной конвейеру и проходящей через объектив видеокамеры, поочередное включение ИС и непрерывное получение изображений рабочей сцены, исключение из обработки теней от окатышей за счет анализа последовательности пяти кадров изображений при различных включенных ИС, выделение контуров изображения на основе дифференциальных методов, сегментация изображения на основе метода наращивания областей, окончательное принятие решения об обнаружении окатышей на изображении, определение размера и оценка формы каждого окатыша, вычисление массы каждого окатыша.
RU2011113864/28A 2011-04-08 2011-04-08 Способ анализа гранулометрического состава железорудных окатышей RU2466378C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2011113864/28A RU2466378C1 (ru) 2011-04-08 2011-04-08 Способ анализа гранулометрического состава железорудных окатышей

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2011113864/28A RU2466378C1 (ru) 2011-04-08 2011-04-08 Способ анализа гранулометрического состава железорудных окатышей

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2466378C1 true RU2466378C1 (ru) 2012-11-10

Family

ID=47322362

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2011113864/28A RU2466378C1 (ru) 2011-04-08 2011-04-08 Способ анализа гранулометрического состава железорудных окатышей

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2466378C1 (ru)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105651653A (zh) * 2015-11-13 2016-06-08 中国地质大学(北京) 一种砂质沉积颗粒区分方法
RU2620024C2 (ru) * 2015-03-13 2017-05-22 Валерий Валентинович Морозов Способ визиометрического анализа качества потока руды и устройство для его осуществления
CN112014297A (zh) * 2020-09-22 2020-12-01 中建西部建设西南有限公司 一种机制砂颗粒粒形的评价方法
CN113267363A (zh) * 2021-05-28 2021-08-17 中冶华天工程技术有限公司 圆筒混合机制粒效果在线检测方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU744284A1 (ru) * 1977-09-12 1980-06-30 Научно-Исследовательский И Опытно- Конструкторский Институт Автоматизации Черной Металлургии Импульсный датчик крупности гранулированных материалов, перемещаемых конвейером
JP2002005637A (ja) * 2000-06-22 2002-01-09 Sumitomo Metal Mining Co Ltd 高温状態にある粒状物集合体の体積若しくは重量測定法
CN101726510A (zh) * 2009-12-09 2010-06-09 莱芜钢铁股份有限公司 可视化球团矿还原膨胀测定方法及装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU744284A1 (ru) * 1977-09-12 1980-06-30 Научно-Исследовательский И Опытно- Конструкторский Институт Автоматизации Черной Металлургии Импульсный датчик крупности гранулированных материалов, перемещаемых конвейером
JP2002005637A (ja) * 2000-06-22 2002-01-09 Sumitomo Metal Mining Co Ltd 高温状態にある粒状物集合体の体積若しくは重量測定法
CN101726510A (zh) * 2009-12-09 2010-06-09 莱芜钢铁股份有限公司 可视化球团矿还原膨胀测定方法及装置

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2620024C2 (ru) * 2015-03-13 2017-05-22 Валерий Валентинович Морозов Способ визиометрического анализа качества потока руды и устройство для его осуществления
CN105651653A (zh) * 2015-11-13 2016-06-08 中国地质大学(北京) 一种砂质沉积颗粒区分方法
CN105651653B (zh) * 2015-11-13 2018-07-24 中国地质大学(北京) 一种砂质沉积颗粒区分方法
CN112014297A (zh) * 2020-09-22 2020-12-01 中建西部建设西南有限公司 一种机制砂颗粒粒形的评价方法
CN112014297B (zh) * 2020-09-22 2024-04-02 中建西部建设西南有限公司 一种机制砂颗粒粒形的评价方法
CN113267363A (zh) * 2021-05-28 2021-08-17 中冶华天工程技术有限公司 圆筒混合机制粒效果在线检测方法
CN113267363B (zh) * 2021-05-28 2024-03-08 中冶华天工程技术有限公司 圆筒混合机制粒效果在线检测方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104482860B (zh) 鱼类形态参数自动测量装置和方法
CN108986070B (zh) 一种基于高速视频测量的岩石裂缝扩展实验监测方法
CN106548480B (zh) 一种基于机器视觉的农产品体积快速测量装置及测量方法
RU2466378C1 (ru) Способ анализа гранулометрического состава железорудных окатышей
RU2011130930A (ru) Способ неразрушающего контроля механической детали
CN111160136B (zh) 一种标准化3d信息采集测量方法及系统
JP6852730B2 (ja) スペックル測定装置およびスペックル測定方法
CN105866129A (zh) 一种基于数字投影的产品表面质量在线检测方法
GB2527883A (en) Information processing apparatus, method therefor, and measurement apparatus
JP2012118698A (ja) 画像処理装置
CN108257185A (zh) 多棋盘格角点检测方法及摄像机标定方法
JP2012042396A5 (ja) 位置姿勢計測装置、位置姿勢計測装置の制御方法及びプログラム
Lou et al. Accurate multi-view stereo 3D reconstruction for cost-effective plant phenotyping
Long et al. Potato volume measurement based on RGB-D camera
JP2016171460A5 (ru)
CN110763700A (zh) 一种半导体元器件缺陷检测方法和设备
JP3637226B2 (ja) 動き検出方法、動き検出装置及び記録媒体
CN104198325A (zh) 基于计算机视觉的烟丝中梗丝比例测定方法
CN107610086A (zh) 一种基于仿生复眼结构的工业并联机器人快速视觉检测算法
CN113252567A (zh) 铝阀板表面多种缺陷快速检测方法、系统、介质、终端
CN107891012A (zh) 基于等效算法的珍珠大小及圆形度分拣装置
CN108830881B (zh) 一种运动生物的视频追踪方法和装置
CN113189005B (zh) 便携式表面缺陷一体化检测装置及表面缺陷自动检测方法
CN109631763A (zh) 不规则零件检测定位方法
JP2011174896A (ja) 撮像装置及び撮像方法

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20130409