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基于DM6446的球团粒度检测系统研究

基于DM6446的球团粒度检测系统研究

作者：刘伊夫辽宁科技大学

学位级别：硕士

依靠球团矿在炼铁工业中的优势,使其成为炼铁工业生产中的一个重要组成部分,球团的品质将影响炼铁的工艺指标,而评价球团矿产品质量的重要指标就是球团的粒度。传统的球团粒度检测的方法存在着很多不足,其中最主要的就是信息反馈不够及... 详细信息

依靠球团矿在炼铁工业中的优势,使其成为炼铁工业生产中的一个重要组成部分,球团的品质将影响炼铁的工艺指标,而评价球团矿产品质量的重要指标就是球团的粒度。传统的球团粒度检测的方法存在着很多不足,其中最主要的就是信息反馈不够及时,无法迅速对球团生产做出调整。随着嵌入式技术的快速发展,以图像处理为基础的球团粒度的在线检测系统可以得到实现。随着嵌入式技术的发展,以其体积小,可靠性高,成本低等特点应用于生产生活中的各个领域。本文以DM6446开发板为基础,应用图像处理技术研究球团在线检测的嵌入式系统,使其能够在球团生产中发挥重要作用。本文的主要工作是首先分析了DM6446开发板的结构组成和性能特点,了解DM6446在图像处理中的优势,然后研究了该嵌入式系统的搭建过程,主要是关于BootLoader的问题,其中主要包括U-Boot引导程序和交叉编程环境的建立过程,使Linux与Windows系统之间能够进行通信,之后应用图像处理技术去除图像中的噪声,再对球团图像进行边缘检测,完成了球团矿粒度的检测过程。

关键词：球团 DM6446 图像处理嵌入式粒度检测

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石英砂湿法生产中粒度检测技术与系统研究

石英砂湿法生产中粒度检测技术与系统研究

作者：王潇爽西安科技大学

学位级别：硕士

目前,石英砂粒度检测采用人工筛分法或比表面积法,这两种方法测量精度差、耗时长、成本高、无法及时跟踪产品质量,导致生产中无法自动调整分级设备工作参数、生产效率低。为了解决上述问题,对石英砂湿法生产中粒度检测技术和系统进行研... 详细信息

目前,石英砂粒度检测采用人工筛分法或比表面积法,这两种方法测量精度差、耗时长、成本高、无法及时跟踪产品质量,导致生产中无法自动调整分级设备工作参数、生产效率低。为了解决上述问题,对石英砂湿法生产中粒度检测技术和系统进行研究。根据石英砂湿法生产要求,重点探究了Mie散射理论的应用难点反演算法。独立模式反演算法抗干扰能力差、多峰适应性弱,基于该算法的粒度检测系统性能受到很大限制。通过对病态方程反问题研究发现,采用不同正则算子可改善P-T法性能,运用与散射角有关的预处理技术可提高反演算法的稳定性和噪声适应能力。在反演算法改进的基础上,设计了一种基于Mie散射理论的石英砂粒度检测系统。该系统分为信号产生和采集模块、信号处理模块、数据处理和显示模块。信号产生和采集模块包括激光器、扩束准直器、样品池、傅立叶透镜和CCD相机,该模块利用扩束准直器提高激光束的平行性、滤除高频分量、减小艾里斑尺寸、增大检测上限;确定了傅立叶透镜参数选择公式,根据待测粒度范围和光源光斑尺寸即可直接选取透镜;采用CCD相机代替硅光二极管阵列实现光电转换,降低了系统维护难度、提高了系统稳定性、减小了成本。信号处理模块利用图像分环和灰度处理方式得到散射光强曲线,并对该曲线做了平滑处理。数据处理和显示模块根据提出改进的反演算法编程实现,并将检测的粒度分布结果图形化输出。通过仿真分析,改进的反演算法兼顾了光能残差和平滑程度,提升了抗噪声能力。通过搭建的实验系统测试,设计的基于改进反演算法的石英砂粒度检测系统达到了技术要求。

关键词：粒度检测 Mie散射理论反演算法 CCD相机

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砂石粒度检测系统的设计与实现

砂石粒度检测系统的设计与实现

作者：陈嘉浩哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

本文以偃师东山白云岩矿山智慧化生产为背景研究砂石生产过程中的粒度检测问题。砂石粒度是砂石产品质量的重要信息,不同粒径的砂石具有不同的用途,粒度一致性强的骨料具有更好的品质和更高的经济价值,因此对砂石粒度进行在线检测是实... 详细信息

本文以偃师东山白云岩矿山智慧化生产为背景研究砂石生产过程中的粒度检测问题。砂石粒度是砂石产品质量的重要信息,不同粒径的砂石具有不同的用途,粒度一致性强的骨料具有更好的品质和更高的经济价值,因此对砂石粒度进行在线检测是实现砂石品控的前提。传统的粒度检测采用人工筛分,存在人为误差大控制精度低等问题,不满足实时性要求。本文设计实现了基于端到端的砂石粒度检测系统,通过工业相机采集传送带上的砂石图像,自动检测砂石粒度的分布情况,实现非接触式生产质量在线检测。论文完成的主要工作如下:砂石粒度检测过程中存在的主要障碍是传送带上的砂石彼此堆叠、粘连严重,传统的分割算法如分水岭无法进行有效分割,过分割和欠分割现象严重。本文提出了基于神经网络的端到端砂石粒度检测方法,直接完成砂石粒度的估计。选择Dense Net作为骨架网络,引入一个全连接层作为头部网络直接回归粒度分布。为了实现分布曲线的估计,以度量分布差异性的KL散度作为损失函数。通过采集实际的砂石图像,对粒径信息进行标注,构建了专用建筑砂石图像数据集。数据集上的实验结果表明,本文提出的端到端粒度检测方法明显优于传统的分水岭算法。基于神经网络的方法需要大规模数据进行训练,砂石样本的标注则耗时费力。本文提出半监督学习方式对粒度检测算法进行进一步优化。首先采用任务相关的伪标签方式进行训练,提高了训练集规模,并针对伪标签引起的模型收敛困难情况,进一步提出了学生-老师半监督算法,通过学生模型参数对老师模型参数平滑更新,保证了模型的收敛。实验结果表明两种半监督方法可以有效提高模型检测性能,学生-老师半监督算法相比伪标签方式更具有优越性。设计并实现了基于端到端的砂石粒度检测软硬件系统。在硬件系统设计中充分考虑了砂石生产现场中的震动、粉尘、昏暗等因素,设计包含光照及控制单元、除尘装置、减震机构的专用设备。软件系统具有图像采集与处理、设备管理、调试、通信、数据管理等功能。通过实际的现场测试,能够满足实际生产需要。

关键词：粒度检测端到端神经网络半监督学习

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超声波矿浆粒度检测研究

矿冶工程 2005年第6期25卷 45-47页

作者：何桂春倪文毛益平北京科技大学马鞍山矿山研究院安徽马鞍山243004

阐述了超声波粒度检测的基本原理。提出了在矿砂粒径尺寸级配情况下的不同粒径时的矿砂含量的公式,并由此得到了超声波衰减与矿浆中固体颗粒浓度、粒度之间的关系。

关键词：超声波衰减粒度检测矿浆

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粉体特性与粒度检测方法比较及其评价

水泥 2011年第11期 48-51页

作者：罗帆马明杰李亮合肥水泥研究设计院安徽合肥230051 丹东百特仪器有限公司辽宁丹东118002

水泥生产原燃料的细度检测，现有国家标准包括比表面积法GB／T8074-2008、筛析法GB／1、1345-2005（水筛、负压筛、手工筛）、激光衍射法GB/T19077．1-2008和沉降法GB6524-2003等，

关键词：粒度检测粉体特性评价水泥生产激光衍射法国家标准原燃料面积法

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基于小波变换的球团矿粒度检测

基于小波变换的球团矿粒度检测

作者：高国伟辽宁科技大学

学位级别：硕士

球团矿生产是现代炼铁工艺中的重要组成部分。球团的粒径及其分布是评价球团矿质量的一个十分重要的指标，而传统的球团粒度检测方法存在着很多方面的不足。随着计算机技术和人工智能技术的迅猛发展，以图像处理为核心的计算机视觉技术... 详细信息

球团矿生产是现代炼铁工艺中的重要组成部分。球团的粒径及其分布是评价球团矿质量的一个十分重要的指标，而传统的球团粒度检测方法存在着很多方面的不足。随着计算机技术和人工智能技术的迅猛发展，以图像处理为核心的计算机视觉技术为球团粒度的在线检测提供了一种新的途径。本文首先对小波分析的发展历程、小波分析的基本理论以及小波分析在图像处理中的应用作了简要综述，然后对球团粒度的计算机在线检测系统作了介绍，球团粒度在线检测系统大致可以分为：球团图像预处理、球团图像分割、球团粒度测定三部分。首先在分析了球团图像特征的基础上，采用基于中值滤波技术和基于小波包变换技术相结合的方法实现了球团图像的去噪，为图像的进一步处理奠定了基础。然后针对传统边缘检测方法的不足，引入了基于小波变换的边缘检测方法，得到了良好的边缘检测结果，同时也充分说明了小波变换在边缘检测中的优越性。最后基于图像分割及圆形度理论实现了球团粒度计算。实验结果表明，粒度测量结果能够较真实地反映实际球团粒度分布范围，可以尝试将本系统应用到现场实践。

关键词：小波变换边缘检测图像分割球团粒度检测

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基于卷积神经网络的颗粒粒度检测

基于卷积神经网络的颗粒粒度检测

作者：贾磊西南科技大学

学位级别：硕士

颗粒粒度的检测是颗粒材料生产过程中的重要一环,粒度参数的精准测量对于规范颗粒生产、准确分析颗粒材料性质具有重要意义。本研究通过计算机视觉技术分析含能片状颗粒图像,检测粒度参数即片状颗粒厚度。颗粒图像的分割作为颗粒粒度检... 详细信息

颗粒粒度的检测是颗粒材料生产过程中的重要一环,粒度参数的精准测量对于规范颗粒生产、准确分析颗粒材料性质具有重要意义。本研究通过计算机视觉技术分析含能片状颗粒图像,检测粒度参数即片状颗粒厚度。颗粒图像的分割作为颗粒粒度检测的前提,其分割效果直接影响颗粒粒度参数的测量精度。传统的图像分割算法和图像语义分割算法都很难将粘连的颗粒样本分割为独立的样本,从而导致现有的图像颗粒检测方法不适合测量粘连颗粒的粒度参数。因此,本文根据卷积神经网络中的实例分割算法提出了一种基于Mask R-CNN网络的粘连颗粒图像分割方法,将密集的颗粒图像分割为独立的颗粒样本,从而实现颗粒粒度参数测量。首先,在片状颗粒样本收集困难的场景下,为了满足深度卷积神经网络对于庞大数据集的要求,设计了一种改进的生成对抗网络模型,扩大颗粒图像数量。为了扩充片状颗粒标签图像数据集,本研究改进了WGAN-GP网络模型结构,并在其损失函数中增加条件熵惩罚因子,提高了生成图像质量。其次在Cycle GAN网络损失函数中加入标识映射损失,利用优化后的Cycle GAN网络实现扩充的颗粒标签图像到真实颗粒图像的转换,使扩充后的颗粒图像能够作为新的数据集训练图像分割网络。在100%的CIFAR-10数据集上进行实验对比,优化后网络输出图像的FID值为23.8,比改进前的模型降低了20.7,在25%的CIFAR-10数据集上,优化后网络输出图像的FID值为29.3,较改进之前降低了24.1。结果表明改进后网络生成的片状颗粒图像质量更好。其次,为了分割堆叠的同类型片状颗粒,提高分割精度,本文在Mask R-CNN网络基础上改进特征提取网络结构,利用Dense Net网络结构替换Res Net结构,提升特征提取能力,并且在该部分结构中融合边缘特征提取子网络,提高特征图在颗粒边缘部分的响应值,增强分割精度。利用不同的网络模型进行实验,改进后的Mask R-CNN网络边框检测部分m AP值提升至91.65%,分割掩码部分m AP值提升至92.83%,分割效果较其他网络均有明显提升。最后,为了精确测量分割后的片状颗粒粒度,通过张正友相机标定算法矫正颗粒图像,同时获得图像尺寸标定系数,利用轮廓拟合方法中的最小外接矩形法获取分割后的颗粒矩形,根据矩形的长度信息描述颗粒的粒度,并结合图像尺寸标定系数获得实际的粒度参数。统计分析千分尺以及Image J软件手动测量结果可知,基于卷积神经网络的颗粒粒度检测方法相对误差小于1.9%,测量精度更高。综上所述,本文提出的基于卷积神经网络的颗粒粒度检测方法能够准确分割粘连片状颗粒,颗粒粒度检测精度较高,对于颗粒产品的制造生产具有重要参考价值。

关键词：粘连颗粒数据增强卷积神经网络粒度检测

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基于图像处理的矿岩粒度检测的研究

基于图像处理的矿岩粒度检测的研究

作者：叶平坤郑州大学

学位级别：硕士

图像处理技术是改善传统工业,实现工业智能化的基本途径之一,是“中国制造2025”的基本要求。矿岩粒度是矿岩破碎的主要技术指标,同时矿岩粒度的准确分布不但是选矿自动化的重要参数,而且是后续工序的依据。将图像处理技术应用到矿岩粒... 详细信息

图像处理技术是改善传统工业,实现工业智能化的基本途径之一,是“中国制造2025”的基本要求。矿岩粒度是矿岩破碎的主要技术指标,同时矿岩粒度的准确分布不但是选矿自动化的重要参数,而且是后续工序的依据。将图像处理技术应用到矿岩粒度的检测中,能够实时获得矿岩粒度的参数信息,可以提高矿岩破碎设备的生产能力;还可以实时检测工业生产线上矿岩粒度分布参数,为改善产品质量提供基本参数。因此,基于图像处理的矿岩粒度检测有重要的理论研究意义和实际应用价值。根据现场生产的实际控制要求,能够利用图像处理技术检测矿岩粒度参数。本文研究的主要内容如下:（1）矿岩颗粒图像预处理。首先采取改进的滤波算法去除图像中的噪声,增加矿岩颗粒边缘的对比度;然后对经过滤波处理后的图像利用形态学理论优化矿岩颗粒区域;最后利用重构原理消除矿岩颗粒内部的极小区域,减小图像的过度分割。（2）矿岩颗粒图像的分割。在传统的分水岭图像分割法的基础上,将图像中的矿岩颗粒进行内部标记,同时在背景处进行外部标记,标记完成后再对图像分割,能够较为理想地完成矿岩颗粒图像的分割。（3）矿岩颗粒的检测试验。在分割处理的基础上,标定每一个矿岩颗粒区域,经运算和统计后得到矿岩粒度信息;并将统计的结果与通过人工筛分试验结果相比较,验证了矿岩粒度检测的准确性和可行性。（4）检测系统的建立。将图像采集、图像处理和图像用户界面相结合,利用MATLAB软件建立人机交互界面,能够实现矿岩粒度的在线实时检测。

关键词：矿岩粒度检测图像去噪图像分割标定人机交互界面

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基于图像处理的矿石粒度检测方法研究

基于图像处理的矿石粒度检测方法研究

作者：商梦石昆明理工大学

学位级别：硕士

矿石粒度是矿物加工工艺的一项重要指标,磨矿作业需要对矿石粒度进行检测,根据检测结果调整相应工艺参数。目前常采用筛分、沉降等常规方法进行粒度检测,这些检测方法耗时长、效率低,而且受检测人员的主观影响较大。针对以往检测方法的... 详细信息

矿石粒度是矿物加工工艺的一项重要指标,磨矿作业需要对矿石粒度进行检测,根据检测结果调整相应工艺参数。目前常采用筛分、沉降等常规方法进行粒度检测,这些检测方法耗时长、效率低,而且受检测人员的主观影响较大。针对以往检测方法的不足,本论文采用基于数字图像处理的检测方法,经过实践证明,这种检测方法能够快速、准确的对矿石粒度进行分析测量。本论文研究的主要内容有:1.对矿样原始图像进行预处理,首先对原始图像进行灰度化,接着对于目标矿粒与背景不易区分的现象进行了对比度调节,之后分析对比了两种典型的滤波算法,选取中值滤波算法滤除了图像噪声。2.对矿样图像进行分割。对不同的分割算法进行了分析与对比,最后选用了基于阈值的图像分割方法,成功的将目标矿粒与背景分离。3.矿样图像的形态学处理。对分割后的图像进行形态学处理,平滑图像噪声,填充由于矿粒反光而形成的孔洞。4.粘连矿粒的分割。在传统分水岭算法的基础上,分析对比了几种改进的分水岭算法分割效果,最后采用了基于标记符控制的分水岭分割算法,成功将粘连矿粒分离开。5.对处理后图像中的连通区域进行标记,计算每个连通域中的像素个数,通过比例换算,得到矿粒的实际粒度。6.完成软件编译,输出粒度分布曲线,将软件分析结果与筛分结果进行对比。通过实验证明,本论文的检测方法成功、有效的统计出了矿石的粒度分布,与传统方法相比,基于图像处理的检测方法具有操作简便、准确高效的优点,同时,对矿石粒度的在线检测也取得了很好的效果,该检测方法对提高磨矿作业效率以及推动选矿自动化的发展都具有重要意义。

关键词：矿石颗粒粒度检测图像处理算法