基于單目視覺的顆粒粒度現(xiàn)場檢測技術(shù)研究.pdf

1、顆粒粒度大小對于許多工業(yè)產(chǎn)品的質(zhì)量和性能有著非常重要的影響,基于圖像處理的顆粒粒度檢測技術(shù),因其具有安全、快速、非接觸測量等諸多優(yōu)勢,成為目前顆粒粒度檢測技術(shù)的發(fā)展趨勢。目前大部分的圖像法顆粒粒度測量針對的是圓形顆粒,而對其他形狀的顆粒粒度測量研究較少。針對課題中片狀顆粒對象,其待測粒度為顆粒厚度,本文設(shè)計(jì)搭建了一個(gè)測量平臺(tái)機(jī)構(gòu),使用單目攝像機(jī)從側(cè)面拍攝的方法,建立了現(xiàn)場顆粒圖像測量硬件平臺(tái),并在圖像算法研究的基礎(chǔ)上完成了圖像測量系統(tǒng)軟

2、件,實(shí)現(xiàn)了一個(gè)現(xiàn)場顆粒粒度圖像測量系統(tǒng)。該系統(tǒng)減少了傳統(tǒng)測量方法的樣品制備過程,提高了測量效率,可使用于現(xiàn)場環(huán)境下顆粒粒度測量。
　　 本文論述了片狀顆粒粒度圖像檢測的原理與技術(shù),主要研究了圖像分割、基于形態(tài)學(xué)的粘連分離、顆粒識別等圖像處理算法。
　　 圖像分割是本文的一個(gè)重點(diǎn)研究內(nèi)容,本文首先比較了Canny邊緣檢測方法、Otsu閾值分割方法、K-均值聚類分割和均值漂移(Mean Shift)圖像分割方法在本文顆粒圖像

3、分割中的應(yīng)用,其中均值漂移分割算法分割效果明顯優(yōu)于其他算法,但高分辨率情況下耗時(shí)較多,針對此問題,本文采用均值漂移結(jié)合圖像金子塔的方法,提高了圖像分割的計(jì)算效率,使得分割算法滿足現(xiàn)場測量的實(shí)時(shí)性要求。
　　 顆粒圖像檢測的一個(gè)特點(diǎn)是圖片中常有顆粒粘連的情況,本文的另一個(gè)重點(diǎn)研究內(nèi)容是粘連顆粒的分離算法。本文研究了基于形態(tài)學(xué)的粘連顆粒分離算法,在傳統(tǒng)形態(tài)學(xué)分離方法的基礎(chǔ)上提出了一種基于特征模糊推理的形態(tài)學(xué)粘連顆粒分離方法,現(xiàn)場實(shí)驗(yàn)