一种基于图像分割的烧结矿粒度检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于图像分割的烧结矿粒度检测方法及系统，属于图像处理技术领域，包括以下步骤：通过图像采集装置采集烧结矿的图像；2)对烧结矿图像进行预处理；3)利用传统图像分割算法分割烧结矿图像；4)利用传统分割得到的分割图像作为部分标签数据，通过改进的UNet网络对烧结矿图像进行语义分割；5)对得到的分割图像进行烧结矿粒度检测。本发明专利技术以图像分割技术为根本，结合传统的图像分割算法和运用卷积神经网络的语义分割算法，更加准确的对烧结矿图像进行分割，使烧结矿粒度检测的准确率得到提升。率得到提升。率得到提升。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像分割的烧结矿粒度检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种基于图像分割的烧结矿粒度检测方法及系统。

技术介绍

[0002]由于烧结矿的粒级分布是烧结矿生产工艺中一项重要指标，因此，需要对烧结矿的粒度进行检测，根据检测结果调整相应的工艺参数。传统粒度检测方法是进行人工筛分，当检测烧结矿粒块数量较多时，往往需要耗费大量的人力和时间，而且检测结果受主观因素影响较大；即使是同样的检测方案，相同的样本，也会有一定的差异。现代工业不但要求对于粒度的大小、面积、周长和体积等参数的检测具有准确性，而且要求要有实时性，能够及时更新反馈，但是传统的人工筛选检测方法已经无法满足需求。随着科技的发展与进步，计算机的处理能力和摄影器件的分辨率有了很大的提高，图像处理技术得到了充分的发展。通过图像处理检测矿石粒度的技术也得到了应用，这种检测技术具有检测快速、结果稳定、准确高等优点。因此，可以将图像处理技术应用到烧结矿粒度的检测与分析上，实时地对烧结矿进行粒度分布的检测并自动进行数据统计。通过在传送带上方安装图像采集装置，采集现场烧本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像分割的烧结矿粒度检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：图像采集利用图像采集设备采集烧结矿图像；S2：图像预处理对采集到的烧结矿图像进行预处理；S3：传统图像分割将部分预处理过的烧结矿图像作为数据样本集，利用传统图像分割方式对其进行处理，得到烧结矿粒块轮廓图像；S4：模型训练将步骤S3中的所述烧结矿图像作为数据样本集，处理后得到的烧结矿粒块轮廓图像作数据标签集，搭建基于改进的UNet网络，进行训练并保存模型参数；S5：图像预测利用步骤S2中部分预处理过的烧结矿图像输入步骤S4中经过训练后的模型进行预测，得出对应的烧结矿粒块轮廓图像；S6：粒度检测将预测得到的烧结矿粒块轮廓图像利用距离变换，找出图像中每个烧结矿轮廓的亮点，再利用形态学操作中的开运算，将烧结矿轮廓进行膨胀填充，使烧结矿轮廓的面积像素点增加，再检测出每个图像中的烧结矿轮廓的个数和面积。2.根据权利要求1所述的一种基于图像分割的烧结矿粒度检测方法，其特征在于：在所述步骤S1中，图像采集设备为CCD工业相机，所述CCD工业相机设置在传送带末端，采集烧结矿粒块的降落流图像。3.根据权利要求2所述的一种基于图像分割的烧结矿粒度检测方法，其特征在于：在所述步骤S1中，在CCD工业相机进行采集时增加照明设备，提高采集到的烧结矿图像的亮度。4.根据权利要求2所述的一种基于图像分割的烧结矿粒度检测方法，其特征在于：在所述步骤S2中，烧结矿图像的预处理的过程包括以下步骤：S21：对图像进行像素相加处理，增加烧结矿的像素特征；S22：利用双边滤波算法，滤除噪声并保留烧结矿粒块的边缘信息；S23：通过锐化处理，将烧结矿粒块边缘轮廓突出；S24：设置条件调整像素的对比度和亮度；S25：进行灰度化处理后并进行二值化处理。5.根据权利要求4所述的一种基于图像分割的烧结矿粒度检测方法，其特征在于：在所述步骤S3中，利用传统图像分割方式对数据样本集进行处理的过程包括以下步骤：S31：对预处理过的部分烧结矿图像进行边缘检测处理，然后保存边缘检测出的轮廓图像，和原图大小一致；S32：对轮廓图像利用OpenCV的findContours算法进行轮廓查找，将像素值小于30的面积轮廓进行舍弃，然后重新绘制图像；S33：将预处理后的烧结矿图像与对应的轮廓图像进行整理，制作成数据集。6.根据权利要求5所述的一种基于图像分割的烧结矿粒度检测方法，其特征在于：在所述步骤S33中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张学锋，周思雨，储岳中，汤亚玲，申元霞，汪康，祝忠阳，
申请(专利权)人：安徽工业大学，
类型：发明
国别省市：