一种矿石传送过程中的粒度检测方法
【专利摘要】本发明公开了一种矿石传送过程中的粒度检测方法，使用图像预处理技术对采集到的矿石图像进行去噪处理，并增强所述矿石图像的对比度；对预处理后的图像进行矿石种子区域提取，去除小目标与伪目标，并对预处理后的图像进行矿石边界提取；基于标记的分水岭变换对矿石图像进行分割，得到单个矿石的区域；利用矿石粒度模型计算各个矿石的粒度，并给出矿石粒度分布统计图，上述检测方法能对矿石图像中的矿石进行准确、有效分割，并有效计算矿石粒度。
【专利说明】一种矿石传送过程中的粒度检测方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及矿冶【技术领域】，尤其涉及一种矿石传送过程中的粒度检测方法。
【背景技术】
[0002] 目前，采集矿业企业传送带上输送的矿石视频，进行图像处理，区分矿石区域与非 矿石区域，分割出各个矿石目标，建立矿石粒度数学模型，计算矿石粒度，获取矿石粒度分 布，对于矿业的节能降耗，提高生产效率有重要意义。而由于传送带上矿石堆积，整幅图像 几乎没有背景信息，矿石表面凸凹不平，图像采集的是矿石的二维信息，矿石粒度分析需要 三维信息，矿石粒度检测的非常困难，技术难度大。
[0003] 现有技术方案中常采用以下方法对矿石图像进行粒度检测：1)基于阈值的方法 是常用的矿石图像粒度检测方法，即采用灰度阈值将矿石和背景分为白黑二值图像，实现 对矿石的分割与粒度检测，但由于传送带上矿石重叠堆积，阈值分割后的二值图像中多处 相邻或堆积的矿石粘连在一起，单一的阈值方法难以获得理想的效果；2)基于纹理的方法 是矿石粒度检测的另一种方法，但矿石表面的凸凹不平，不同矿石内部的纹理变化很大，依 靠纹理信息不能很好的分割矿石图像，因此不能很好的检测矿石的粒度；3)矿石图像的梯 度信息也用于矿石粒度检测，由于矿石内部灰度的变化率并不低于矿石之间的边缘，很难 提出各个矿石的边缘同时除掉矿石内部的边缘信息，因此不能有效的检测矿石的粒度。
[0004] 由此可见，现有技术方案中基于纹理，阈值和梯度信息的矿石分割效果都不理想， 都不能有效检测矿石粒度。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的是提供一种矿石传送过程中的粒度检测方法，能对矿石图像中的矿 石进行准确、有效分割，并有效计算矿石粒度。
[0006] -种矿石传送过程中的粒度检测方法，所述方法包括：
[0007] 使用图像预处理技术对采集到的矿石图像进行去噪处理，并增强所述矿石图像的 对比度；
[0008] 对预处理后的图像进行矿石种子区域提取，去除小目标与伪目标，并对预处理后 的图像进行矿石边界提取；
[0009] 基于标记的分水岭变换对矿石图像进行分割，得到单个矿石的区域；
[0010] 利用矿石粒度模型计算各个矿石的粒度，并给出矿石粒度分布统计图。
[0011] 由上述本发明提供的技术方案可以看出，上述检测方法能对矿石图像中的矿石进 行准确、有效分割，并有效计算矿石粒度。
【专利附图】
【附图说明】
[0012] 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中所需要使用 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 领域的普通技术人员来讲，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 附图。
[0013] 图1为本发明实施例所提供矿石传送过程中的粒度检测方法流程示意图；
[0014] 图2为本发明实施例所举实例中直方图裁剪过程示意图。
【具体实施方式】
[0015] 下面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 发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施 例，都属于本发明的保护范围。
[0016] 下面将结合附图对本发明实施例作进一步地详细描述，如图1所示为本发明实施 例所提供矿石传送过程中的粒度检测方法流程示意图，所述方法包括：
[0017] 步骤11 :使用图像预处理技术对采集到的矿石图像进行去噪处理，并增强所述矿 石图像的对比度；
[0018] 在该步骤中，上述预处理过程是为了使矿石图像的棱角更加分明并减弱矿石内部 的突起，以便于后续的处理，具体过程为：
[0019] 首先对采集到的矿石图像进行自适应双边滤波，得到一幅去除噪声的同时保留完 整矿石边界的图像；
[0020] 然后对该滤波处理后的图像进行限制对比度的自适应直方图均衡化，以重新分布 该图像的亮度，增强矿石区域的亮度，并降低非矿石区域的亮度，同时增强该图像的局部对 比度，强化矿石的边缘。
[0021] 以具体实例来说，首先通过摄像头采集矿石图像g，利用自适应双边滤波的方法对 矿石图像去噪，同时保留完整的矿石边界，其处理方法是将图像的每一个像素 g(i，j)与其 邻域Ωυ内的像素进行加权平均，得到结果图像f (i，j)。其加权系数h(i，j ;k，1)是空间 距离和灰度差值的高斯函数，随着与中心像素的距离越远，与中心像素的灰度值相差越大， 而变得越小，自适应双边滤波公式如下：
[0022]
【权利要求】
1. 一种矿石传送过程中的粒度检测方法，其特征在于，所述方法包括： 使用图像预处理技术对采集到的矿石图像进行去噪处理，并增强所述矿石图像的对比 度； 对预处理后的图像进行矿石种子区域提取，去除小目标与伪目标，并对预处理后的图 像进行矿石边界提取； 基于标记的分水岭变换对矿石图像进行分割，得到单个矿石的区域； 利用矿石粒度模型计算各个矿石的粒度，并给出矿石粒度分布统计图。
2. 根据权利要求1所述矿石传送过程中的粒度检测方法，其特征在于，所述使用图 像预处理技术对采集到的矿石图像进行去噪处理，并增强所述矿石图像的对比度，具体包 括： 对采集到的矿石图像进行自适应双边滤波，得到一幅去除噪声的同时保留完整矿石边 界的图像； 对该滤波处理后的图像进行限制对比度的自适应直方图均衡化，以重新分布该图像的 亮度，增强矿石区域的亮度，并降低非矿石区域的亮度，同时增强该图像的局部对比度，强 化矿石的边缘。
3. 根据权利要求1所述矿石传送过程中的粒度检测方法，其特征在于，所述对预处理 后的图像进行矿石边界提取，具体包括： 对预处理后的图像进行Sobel边缘增强，再对该图像进行形态学梯度边缘增强，并对 该图像进行反色处理； 将上述三种处理方法进行按位或运算，生成一幅边缘增强图，以进行矿石边界提取。
4. 根据权利要求1所述矿石传送过程中的粒度检测方法，其特征在于，对预处理后的 图像进行矿石种子区域提取，去除小目标与伪目标，具体包括： 对预处理后的图像进行自适应二值化，实现矿石种子区域与非矿石区域的区分； 再进行形态学开运算，断开矿石种子区域之间的连接，并寻找白色矿石区域的轮廓，计 算轮廓的面积，并去除面积小于一定阈值的矿石种子； 将二值化处理后的图像与预处理后的图像进行按位与操作，将操作处理后的图像进行 Otsu二值化，以去除非种子区域。
5. 根据权利要求1所述矿石传送过程中的粒度检测方法，其特征在于，所述基于标记 的分水岭变换对矿石图像进行分割，具体包括： 以提取后的矿石种子区域作为种子，并以边界提取处理后的的边缘增强图作为边界， 基于标记的分水岭变换对矿石图像进行分割。
【文档编号】G06T5/40GK104063866SQ201410301003
【公开日】2014年9月24日 申请日期:2014年6月26日 优先权日:2014年6月26日
【发明者】张国英, 康凯阁, 陈淑兰, 宋科科, 梁栋华 申请人:中国矿业大学(北京)