一种基于亮点距离的浮选尾矿泡沫大小判定方法技术

本发明专利技术公开一种基于亮点距离的浮选尾矿泡沫大小判定方法，属于浮选尾矿泡沫图像处理技术领域，该方法首先获取浮选尾矿泡沫图像并截取图片中泡沫最密集的矩形区域为目标图像，然后对目标图像进行二值化处理，获取图像亮点位置，计算并记录每个亮点到相邻亮点距离的平均值，得到泡沫尺寸，根据尺寸值将目标图像中的泡沫分为大中小三个等级。该方法解决了现有的泡沫大小判定方法对泡沫图像质量要求较高，而浮选现场条件较差无法准确判定泡沫尺寸的问题，具有更广泛的应用性。

A method for determining the size of flotation tailings based on bright distance

The invention discloses a method for determining the size of flotation tailings foam based on the bright distance, which belongs to the technical field of flotation tailings foam image processing. The method first obtains the flotation tailings foam image and intercepts the densest rectangular area in the picture as the target image, and then carries out the two value processing of the target image, obtains the position of the image highlight, calculates and records each highlight to the phase. Based on the average value of the distance between adjacent bright spots, the bubble size is obtained, and the foam in the target image is divided into three grades according to the size value. The method solves the problem that the existing foam size determination method requires higher quality of foam images, and the condition of poor flotation conditions can not accurately determine the size of foam, so it has wider application.

【技术实现步骤摘要】
一种基于亮点距离的浮选尾矿泡沫大小判定方法
本专利技术涉及浮选尾矿泡沫图像处理
，尤其涉及一种基于亮点距离的浮选尾矿泡沫大小判定方法。
技术介绍
浮选过程是一种强非线性、强耦合性、大滞后的多输入多输出的连续复杂工业过程，存在大量不确定信息和多样化的海量数据，使得传统控制方法和现代控制理论无能为力，利用传统的传感器系统识别浮选状态又有其不可避免的问题。目前浮选状态识别存在着以下几个比较突出的问题：(1)检测设备昂贵，安装维护费用高；(2)现场环境恶劣多变，难以保证检测设备的稳定性和可靠性；(3)实用有效的识别模型研究滞后。由于浮选泡沫图像可以反映浮选状态，与工业浮选过程有着密切关系，针对铁矿浮选中的问题，可以把图像处理技术引入浮选过程控制中，建立基于图像处理的浮选状态识别系统。而图像处理有其自身的优势：与载流分析仪等设备相比，价格非常低廉，维护费用低，而且图像特征代表了浮选状态，其实时性容易得到保证。目前浮选泡沫大小的判定方法多为采用分水岭算法对泡沫图像边缘进行特征提取，再进一步对图像进行边缘重构，这种方法对图像质量要求很高，应用在铁矿反浮选尾矿泡沫图像上很难得到理想效果，为后续的品位预测工作带来了很大困难。
技术实现思路
针对上述现有技术的不足，本专利技术提供一种基于亮点距离的浮选尾矿泡沫大小判定方法。为解决上述技术问题，本专利技术所采取的技术方案是：一种基于亮点距离的浮选尾矿泡沫大小判定方法，该方法的流程如图1所示，包括如下步骤：步骤1：获取浮选尾矿泡沫图像并截取图片中泡沫最密集的矩形区域，一般位于图片中央；步骤2：对图像目标区域进行二值化处理，获取图像亮点位置；步骤2.1：将选取的图像目标区域进行灰度处理；步骤2.2：设置灰度值的上限阈值a和下限阈值b；步骤2.3：将图像中大于上限阈值a的像素点的像素设为1，小于下限阈值b的像素点的像素设为0，得到二值灰度图像。步骤3：计算并记录每个亮点到相邻亮点距离的平均值，即为泡沫尺寸；步骤3.1：以目标区域的左下角为原点建立直角坐标系，以像素为单位，给目标区域中的所有亮点的中心附上坐标值；步骤3.2：选择其中的一个亮点，取其上、下、左、右、左上、右上、左下、右下最多8个亮点为相邻亮点；步骤3.3：计算相邻亮点中心到该亮点中心的平均值；步骤3.4：重复执行步骤3.2至步骤3.3直至遍历目标图像中所有的亮点。步骤4：将泡沫尺寸最大值记为v，v值的三分之一为l，三分之二为h；步骤5：泡沫尺寸低于l值的记为小泡沫，大于h值的记为大泡沫，其余记为中泡沫，统计所有尺寸泡沫个数并输出。采用上述技术方案所产生的有益效果在于：本专利技术提供的一种基于亮点距离的浮选尾矿泡沫大小判定方法，能够根据泡沫图像亮点与其他亮点之间的距离判定泡沫的大小。由于在采集浮选泡沫图像时，光源位置往往是固定的，导致泡沫顶端处出现反光现象，因此图像中亮点的位置就是泡沫顶端的位置。计算了亮点与其他亮点的距离便可以得到泡沫的半径。这种方法与采用分水岭算法及图像边缘重构的方法相比较，对图像质量的要求不高，具有更广泛的应用性。附图说明图1为本专利技术一种基于亮点距离的浮选尾矿泡沫大小判定方法流程图；图2为本专利技术实施例中获取的浮选尾矿泡沫图像；图3为本专利技术实施例中截取的目标区域；图4为本专利技术实施例中对目标区域进行二值化处理得到的二值灰度图像；图5为本专利技术实施例中以某一亮点中心为例，计算其与相邻亮点中心之间的距离示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例，对本专利技术的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围。如图1所示，本实施例的方法如下所述。步骤1：获取浮选尾矿泡沫图像，如图2所示，截取图片中泡沫最密集的矩形区域，如图3所示；步骤2：对图像目标区域进行二值化处理，获取图像亮点位置；步骤2.1：将选取的图像目标区域进行灰度处理；步骤2.2：设置灰度值的上限阈值a＝250、下限阈值b＝30；步骤2.3：将图像中大于上限阈值250的像素点的像素设为1，小于下限阈值30的像素点的像素设为0，得到二值灰度图像如图4所示。步骤3：计算并记录每个亮点到相邻亮点距离的平均值，即为泡沫尺寸；步骤3.1：以目标区域的左下角为原点建立直角坐标系，以像素为单位，给目标区域中的所有亮点的中心附上坐标值；步骤3.2：选择其中的一个亮点，取其上、下、左、右、左上、右上、左下、右下最多8个亮点为相邻亮点，其示意图如图5所示；步骤3.3：计算相邻亮点中心到该亮点中心的平均值；步骤3.4：重复执行步骤3.2至步骤3.3直至遍历目标图像中所有的亮点。步骤4：将泡沫尺寸最大值记为v，v值的三分之一为l，三分之二为h；经计算，v值为30像素，l值为10像素，h值为20像素；步骤5：泡沫尺寸低于10像素的记为小泡沫，大于20像素的记为大泡沫，其余记为中泡沫，统计所有尺寸泡沫个数并输出，统计结果如表1所示。表1目标图像中泡沫大小统计表通过计算本实施例得到的浮选泡沫图像中小泡沫、中泡沫、大泡沫的比例，反映出铁矿浮选状态，为该
的研究人员提供理论依据。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于亮点距离的浮选尾矿泡沫大小判定方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤1：获取浮选尾矿泡沫图像并截取适当区域；/n步骤2：对图像目标区域进行二值化处理，获取图像亮点位置；/n步骤3：计算并记录每个亮点到相邻亮点距离的平均值，即为泡沫尺寸；/n步骤4：将泡沫尺寸最大值记为v，v值的三分之一为l，三分之二为h；/n步骤5：泡沫尺寸低于l值的记为小泡沫，大于h值的记为大泡沫，其余记为中泡沫，统计所有尺寸泡沫个数并输出。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于亮点距离的浮选尾矿泡沫大小判定方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：获取浮选尾矿泡沫图像并截取适当区域；
步骤2：对图像目标区域进行二值化处理，获取图像亮点位置；
步骤3：计算并记录每个亮点到相邻亮点距离的平均值，即为泡沫尺寸；
步骤4：将泡沫尺寸最大值记为v，v值的三分之一为l，三分之二为h；
步骤5：泡沫尺寸低于l值的记为小泡沫，大于h值的记为大泡沫，其余记为中泡沫，统计所有尺寸泡沫个数并输出。


2.根据权利要求1所述的一种基于亮点距离的浮选尾矿泡沫大小判定方法，其特征在于：所述步骤1中截取适当区域为图片中泡沫最密集的矩形区域，一般位于图片中央。


3.根据权利要求1所述的一种基于亮点距离的浮选尾矿泡沫大小判定方法，其特征在于：所述步骤2中，对图像目标区域进行二值化处...

【专利技术属性】
技术研发人员：高宪文，张鼎森，王浩，王明顺，刘道喜，梁运奇，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21