本发明专利技术提供了一种矿石粒度视频识别系统及方法，矿石粒度视频识别系包括：皮带运输机、视频采集模块和数据处理系统，所述的视频采集模块用于采集矿石图像视频信息，包括龙门支架、摄像机及led防爆投光灯，所述的数据处理系统包括图像预处理模块、矿石识别模块、矿石计数统计模块、来矿颗粒合格率计算模块、人机交互模块和统计分析模块；解决了由于空间和时间上导致光照强度不同，单一阈值情况下识别结果差别较大问题，采用凸包算法优化了石块的形状，采用广度优先搜索方法和比换算等方式优化和统计石块的形状、大小及数量，根据需求的石块阈值，及时准确计算合格率。本发明专利技术提高了矿石粒度检测的准确性和实时性。
本专利技术为一种矿石粒度视频识别系统，具体涉及一种用于工业传送皮带上矿石颗粒大小自动识别系统。依据采集传送皮带上矿石的视频数据信息，基于机器视觉对矿石颗粒大小进行自动判定的检测系统。
1、矿石的颗粒大小对工业生产中的多个环节具有重要意义，目前常用的颗粒检测方法主要有筛选法、沉降法、显微镜法和电感法等方式，而工业生产中，由于生产成本和技术的限制，大多数工业中仍选用离线的筛选法。随着生产规模的不断扩大和科学技术的不断进步发展，离线检测的方法不断暴露，已经逐渐无法满足现代生产的实时性需求。而在线实时检测的超声波法对工作环境要求极高，并不适用于工作环境及其复杂的工矿业中。
2、中国专利cn202837147u公开了一种传送带矿石粒度图像获取设备，包括一个u型框架(1)，在所述u型框架(1)顶梁上通过固定螺栓安装有相机罩(2)；在所述u型框架(1)的两个拐角处还分别设置有一个安装底座(4)，所述安装底座(4)均朝向所述u型框架(1)内侧，且与所述u型框架(1)横梁呈45度夹角安装；所述安装底座(4)上通过固定螺栓安装有照明设备(3)。虽然解决了目前单独使用矿石粒度图像分析仪获取矿石粒度图像的质量容易受现场光线分布以及装置震动的影响的缺陷一种硬件系统，但并没有涉及算法和数据处理等软件测量技术。
3、中国矿业大学的cn106959260a在专利技术专利《一种基于多元多尺度熵的矿石粒度检测技术》中提出了图像处理算法，但是需要经过区域提取、边界提取、图像分割等特征提取过程，不仅操作繁琐，而且计算复杂。
>4、中国专利cn201911117119.6公开了一种基于自主学习和深度学习的矿石粒度检测方法和系统，虽然提出了图像处理算法，但是只能测定图像最大石块的粒径分级且依靠人工打标签，具有较大的人为干预性和不确定性。
技术实现思路
1、本专利技术目的是针对上述问题，提供一种矿石粒度视频识别系统及方法。
2、本专利技术的一种矿石粒度视频识别系统及方法，其特征在于，包括：皮带运输机、视频采集模块和数据处理系统，所述的视频采集模块用于采集矿石图像视频信息，包括龙门支架、摄像机及led防爆投光灯，所述皮带运输机穿过龙门支架，且设置在龙门支架的横梁下方，在所述龙门支架的横梁上沿皮带运输机运行方向的中心线固定安装有高清工业摄像机，在龙门支架的左右两侧分别安装有led防爆投光灯；
3、所述的数据处理系统包括图像预处理模块、矿石识别模块、矿石计数统计模块、来矿颗粒合格率计算模块、人机交互模块和统计分析模块；
4、所述的预处理模块，用于对采集的矿石图像进行预处理，增强图像的层级效果，降低图像噪声信息，从而得到灰白清晰的矿石图像信息；
5、所述的矿石识别模块用于对预处理后的矿石图像利用矿石识别模块进行处理，使得识别的矿石颗粒形状更加贴近现实情况；
6、所述的矿石计数统计模块用于统计图像中所有矿石颗粒的总数量及每个矿块的像素点数量信息；
7、所述的来矿颗粒合格率计算模块用于根据不同工况需求，设定合格矿石粒径阈值，对来矿粒度图像信息进行在线实时检测，输出矿石颗粒的合格率；
8、所述的人机交互模块用于用户界面显示实时来矿视频、识别结果及矿石颗粒合格率；
9、所述的统计分析模块用于统计分析一段时间来矿粒度识别结果及合格率。
10、优选地，还包括以太网，分别与数据处理系统和后端服务器连接，用于将数据处理模块处理后获取到符合工况要求的矿石颗粒分布发送至后端服务器进行数据可视化显示。
11、优选地，在摄像头侧面还安装有高功率除尘风扇，用于确保摄像头镜面无尘土积淀。
12、优选地，所述led防爆投光灯分别对称置设于龙门支架的横梁下方，用于对矿石流照明。
13、本专利技术的一种矿石粒度视频识别方法，采用权利要求1-4中的任意一项矿石粒度视频识别系统，其特征在于，包括以下步骤：
14、步骤1)摄像机对皮带运输机上的矿石流进行采集获取矿石图像，并将采集到的矿石图像发送至数据处理系统的图像预处理模块进行处理；
15、步骤2)所述的图像预处理模块将接收到矿石图像后，对矿石图像前期清晰化预处理，从而得到灰白清晰的矿石图像信息；
16、步骤3)矿块识别
17、对步骤2)预处理后得到的灰白清晰的矿块图像信息利用矿石识别模块进行处理，包括：采用分块自适应阈值分割方法，分割图像的前景和背景，前景为识别出的矿石颗粒，背景为矿径小于3毫米的矿石渣粒；利用图像的膨胀分割算法，获取识别出的矿石颗粒轮廓信息；利用矿块轮廓信息，采用凸包算法，使得识别的矿块形状更加贴近现实情况；
18、步骤4)矿块计数统计模块
19、采用广度优先搜索算法对凸包算法优化后的矿石图像信息进行遍历，得到图像中所有矿石颗粒的总数量及每个矿块的像素点数量信息，采用比例尺法计算矿块真实大小；
20、步骤5)来矿颗粒合格率的计算
21、采用来矿颗粒合格率的计算模块，根据不同工况需求，设定合格矿石粒径阈值，对来矿粒度视频信息进行在线实时检测，输出矿石颗粒的合格率，获取到符合工况要求的矿石颗粒分布；
22、步骤6)将符合工况要求的矿石颗粒分布发送至后台服务器，以实现数据可视化展示，通过人机交互模块的用户界面显示实时来矿视频、识别结果及矿石颗粒合格率；
23、步骤7)统计分析
24、统计分析模块，统计分析一段时间来矿粒度识别结果图像、矿石流宽度、矿石颗粒分区信息及矿石粒度合格率，将信息存入数据库，通过数据库可按“年”、“月”、“日”实时查询历史矿石粒度的识别统计结果。
25、本专利技术步骤3.1)所述的步骤3)中的分块自适应阈值分割算法，克服时间及角度等影响因素导致光照不均问题，常规设置单一阈值，无法识别出不同亮暗区域的所有矿块。对矿石图像进行分块处理，分块后的每个图像根据像素信息自动设置最佳阈值，对图像进行前景和背景图像的阈值分割，最佳阈值定义如下：
26、
27、km为最佳阈值，矿石图像分块后共有m块区域，每个区域内有n个像素点，ki表示单个像素点的值，l表示阈值系数，其数值与光照强度和显示效果成正比关系，根据不同工业需求可调整其大小；
28、步骤3.2)所述的图像膨胀分割算法，经过步骤3.1)处理后的前景，即识别出的矿石图像信息，利用图像膨胀分割算法，获取所有识别出的矿石轮廓信息；
29、步骤3.3)所述的凸包算法，矿石轮廓信息存在矿块重叠或亮暗差异导致的轮廓凹缺问题，经过步骤3.2)图像膨胀分割算法处理后的所有矿石轮廓，对每个矿块轮廓逐顶点遍历，相邻点组成向量信息，采用凸包算法对整个矿块的轮廓向量信息进行处理，得到标记有每个矿石颗粒边缘轮廓的矿石流图像；对标记有每个矿石颗粒边缘轮廓的矿石流图像进行夹钳处理，得到矿石流图像中矿石流的面积；6)遍历每个矿石颗粒边缘轮廓的矿石流图像，以本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种矿石粒度视频识别系统，其特征在于，包括：皮带运输机、视频采集模块和数据处理系统，所述的视频采集模块用于采集矿石图像视频信息，包括龙门支架、摄像机及led防爆投光灯，所述皮带运输机穿过龙门支架，且设置在龙门支架的横梁下方，在所述龙门支架的横梁上沿皮带运输机运行方向的中心线固定安装有高清工业摄像机；
2.根据权利要求1所述的一种矿石粒度视频识别系统，其特征在于，还包括以太网，分别与数据处理系统和后端服务器连接，用于将数据处理模块处理后获取到符合工况要求的矿石颗粒分布发送至后端服务器进行数据可视化显示。
3.根据权利要求1所述的一种矿石粒度视频识别系统，其特征在于，在摄像头侧面还安装有高功率除尘风扇，用于确保摄像头镜面无尘土积淀。
4.根据权利要求1所述的一种矿石粒度视频识别系统，其特征在于所述led防爆投光灯3分别对称置设于龙门支架1的横梁下方，用于对矿石流照明。
5.一种矿石粒度视频识别方法，采用权利要求1-4中的任意一项矿石粒度视频识别系统，其特征在于，包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种矿石粒度视频识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的一种矿石粒度视频识别方法，其特征在于，所述的步骤4)中的矿石计数统计模块，包括：广度优先搜索算法和比例尺法；
8.根据权利要求1所述的一种矿石粒度视频识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
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【技术特征摘要】
1.一种矿石粒度视频识别系统，其特征在于，包括：皮带运输机、视频采集模块和数据处理系统，所述的视频采集模块用于采集矿石图像视频信息，包括龙门支架、摄像机及led防爆投光灯，所述皮带运输机穿过龙门支架，且设置在龙门支架的横梁下方，在所述龙门支架的横梁上沿皮带运输机运行方向的中心线固定安装有高清工业摄像机；
2.根据权利要求1所述的一种矿石粒度视频识别系统，其特征在于，还包括以太网，分别与数据处理系统和后端服务器连接，用于将数据处理模块处理后获取到符合工况要求的矿石颗粒分布发送至后端服务器进行数据可视化显示。
3.根据权利要求1所述的一种矿石粒度视频识别系统，其特征在于，在摄像头侧面还安装有高功率除尘风扇...
【专利技术属性】
技术研发人员：侯卫钢，张晓淼，朱琳，毛瑞，钮展良，栾辉，陈禹存，陈雪，
申请(专利权)人：鞍钢集团矿业设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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