基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的粒度在線檢測方法研究.pdf

1、在選礦領(lǐng)域中,礦石的粒度分布是評價破碎效果、實現(xiàn)選礦自動化的一項重要參數(shù)。預磨機是一種集碎礦與磨礦于一體的高效破磨設(shè)備。實現(xiàn)粒度分布的在線檢測,將檢測結(jié)果反饋給預磨機控制系統(tǒng),能夠有效的控制預磨機的工作參數(shù),將預磨機的生產(chǎn)能力提高到最高水平,使設(shè)備的效率達到最佳。所以粒度檢測的實時性和精確性顯得十分重要。目前大多采用低效、離線的人工篩分檢測法確定碎后顆粒的粒級分布,難以滿足選礦生產(chǎn)的需要。因此,研究適用于磨礦作業(yè)需求的新型的粒度檢測方法

2、具有較好的研究價值和應用前景。
　　本課題主要針對現(xiàn)場生產(chǎn)環(huán)境,采用圖像處理技術(shù),利用MATLAB設(shè)計一種可靠的在線粒度檢測方法。論文主要研究成果有:
　　(1)通過對不同的圖像分割方法的對比分析,將礦石顆粒圖像進行灰度化、中值濾波、梯度化等預處理后,采用標記分水嶺算法對圖像進行分割,較理想的將顆粒重疊的邊緣分割開。
　　(2)對每個粒級的礦石顆粒進行像素標定,根據(jù)標定結(jié)果分別建立對應的粒度檢測算子,采用擊中擊不中算法

3、統(tǒng)計各個粒級內(nèi)礦石顆粒的個數(shù),將統(tǒng)計結(jié)果與篩分結(jié)果對比,驗證了檢測算子的準確性,從而實現(xiàn)了對單層礦石顆粒的粒度檢測。
　　(3)建立了以表面層粒度檢測結(jié)果為輸入,整體粒度分布為輸出的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型,在靜止狀態(tài)下對堆積層疊的礦石顆粒進行整體粒度檢測實驗,表明該模型具有較高的準確性。
　　(4)通過結(jié)合MATLAB圖像采集工具箱、圖像處理工具箱、神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱和圖形用戶界面開發(fā)環(huán)境(GUIDE),組建了粒度檢測裝置,并設(shè)計了操