1、破碎機刨面圖破碎機實物圖一.破碎過程圖像分析系統(tǒng)1 在礦山企業(yè)，破碎后的礦石顆粒的尺寸分布是對各級破碎機進行最優(yōu)控制的重要的工作指標。 為了準確測量傳送帶上礦石的尺寸，要對采集的圖像進行圖像分割。 系統(tǒng)原理示意圖：2主要執(zhí)行過程1.獲取礦石視頻圖像數(shù)據(jù)2.傳輸視頻圖像數(shù)據(jù)3.處理圖像4.分割結(jié)果統(tǒng)計分析3照明系統(tǒng):面光源、高頻率、長壽命、高顯色指數(shù)視頻圖像采集: 工業(yè)CCD相機礦山實物圖4帶礦皮帶：5 視頻圖像傳輸、六類屏蔽千兆網(wǎng)線 、工業(yè)以太網(wǎng)交換機、專用千兆網(wǎng)卡、圖像處理工作站 6 視頻圖像數(shù)據(jù)處理： 、視頻圖像獲取模塊 、視頻圖像顯示模塊 、中值濾波算法7現(xiàn)場處理結(jié)果圖：8處理方法攝像頭

2、讀取函數(shù)（1）打開攝像頭 OpenCamera( int nCamID, bool bDisplayProperties = true, int nWidth=320, int nHeight=240) nCamID：指定打開哪個攝像頭，取值可以為0,1,2,. bDisplayProperties：是否自動彈出攝像頭屬性頁 nWidth和nHeight：設(shè)置的攝像頭的寬和高，如果攝像頭不支持所設(shè)定的寬度和高度，則返回false9（2）關(guān)閉攝像頭 CloseCamera() 析構(gòu)函數(shù)會自動調(diào)用這個函數(shù)（3）返回攝像頭數(shù)目 CameraCount()（4）返回攝像頭名字 CameraName(i

3、nt nCamID, char* sName, int nBufferSize); nCamID: 攝像頭編號 sName: 用于存放攝像頭名字的數(shù)組 nBufferSize: sName的大小10（5）返回圖像寬 GetWidth()（6）返回圖像高 GetHeight()（7）抓取一幀圖像 QueryFrame() 返回圖像數(shù)據(jù)為RGB模式的Top-down （第一個字 節(jié)為左上角像素） 返回的IpImage不可手動釋放11圖像處理過程：（1）灰度化 調(diào)用opencv函數(shù)，將RGB彩色圖片在輸入后直接轉(zhuǎn)換為灰度圖像。 cvCvtColor(img,image,CV_BGR2GRAY) Im

4、g：輸入圖像 Image：輸出圖像 CV_BGR2GRAY：是將RGB彩色圖像轉(zhuǎn)到灰度圖像。12（2）中值濾波 中值濾波法是一種非線性平滑技術(shù)，它將每一象素點的灰度值設(shè)置為該點某鄰域窗口內(nèi)的所有象素點灰度值的中值。實現(xiàn)方法： a.通過從圖像中的某個采樣窗口取出奇數(shù)個數(shù)據(jù)進行排序 b.用排序后的中值取代要處理的數(shù)據(jù)即可13cvSmooth(image1,image2,CV_MEDIAN,3);Image1：輸入圖像Image2：輸出圖像CV_MEDIAN：對圖像進行核大小為33的中值濾波.3：表示3通道中值濾波結(jié)果圖：1415（4）腐蝕腐蝕是把連接成分邊界點去掉從而縮小一層的處理。cvErode

5、(image1, image2, element,1)Image1：輸入圖像Image2：輸出圖像Element：結(jié)構(gòu)元素1：腐蝕次數(shù)為1次腐蝕結(jié)果圖16（5）去噪填充 去噪： denoising(int ss) ss:設(shè)置一個最小面積閾值,面積小于該值的區(qū)域被去噪。該值為0時沒有區(qū)域被去噪 在圖像的左上角開始搜尋白色（128）區(qū)域，用64填充這些區(qū)域，避免重復(fù)搜尋。最后為a白色區(qū)域，其他為黑色區(qū)域. 面積小于10的區(qū)域被抹去.17填充目標區(qū)域： Fill(IplImage* pic, RN * curRnHead,double minS) curRnHead: 當前區(qū)域的頭結(jié)點 minS:設(shè)

6、置一個最小面積閾值,面積小于該值的區(qū)域被去噪。該值為0時沒有區(qū)域被去噪。18去噪填充結(jié)果圖19（6）開運算 使用同一個結(jié)構(gòu)元素對圖像進行先腐蝕再膨脹運算稱為開運算。cvReleaseStructuringElement(&element)Element:結(jié)構(gòu)元素element = cvCreateStructuringElementEx( 5, 5, 2, 2, CV_SHAPE_ELLIPSE, 0 )構(gòu)造5X5大小的矩形封閉矩形內(nèi)參考點的坐標為（2，2）CV_SHAPE_ELLIPSE：核是橢圓形20開運算結(jié)果圖21（7）去除小面積去除小的白色噪聲和大礦石中的黑色噪聲。desmall(s_

7、white,s_black)s_white:白色小面積區(qū)域s_black：黑色小面積區(qū)域?qū)嶒灲Y(jié)果圖：22（8）優(yōu)化腐蝕大目標Corrosionfillbig (int arean,int areaf,int aa,int size int shape) areaf:目標面積 aa: 腐蝕的次數(shù) size:核的大小 shape：核的形狀需要查找大目標腐蝕大目標去除腐蝕產(chǎn)生的小目標拷貝小目標23（9）分水嶺分割 優(yōu)化腐蝕大目標所得到的結(jié)果是用于分水嶺生長的種子圖。以原圖的梯度圖為“嶺”，從每個目標開始浸沒生長。 watersh(CvMemStorage * in_storage) in_stora

8、ge:被生長的原圖24分水嶺分割結(jié)果與原圖疊加25顯示函數(shù)（1）將圖片繪制到顯示控件的指定區(qū)域內(nèi) cimg.DrawToHDC( hDC, &rect )26礦石破碎過程包括碎礦和磨礦兩個過程27破碎過程中不合格的產(chǎn)品通過篩網(wǎng)篩選出來，用皮帶傳送到上一階段重新破碎實際工業(yè)中所用的篩網(wǎng)28二.浮選過程控制1. 攝像頭獲取泡沫視頻圖像數(shù)據(jù)2.傳輸視頻圖像數(shù)據(jù)3.預(yù)處理圖像技術(shù)4.核心算法5.速度匹配結(jié)果統(tǒng)計分析29攝像頭獲取的泡沫圖像數(shù)據(jù)30傳輸視頻圖像數(shù)據(jù)到泡沫圖像分析儀31處理圖像技術(shù)(一)計算前一幀的泡沫種子信息1、圖像灰度化2、圖像進行閾值化；3、去掉小面積區(qū)域；4、去掉非近似圓的區(qū)域；5

9、、計算保留下的每個區(qū)域的中心位置。32（二）計算第二幀的種子信息1、同樣方法計算第二幀的種子信息；2、在種子圖上繪制泡沫索引編號，方便 快速查找。33（三）匹配泡沫查找1、以第一幀的種子中心為出發(fā)點；2、按照上一次檢測的偏移量進行修正；3、在第二幀的種子圖上向四周發(fā)射16條射線，搜索與其（種子面積）相匹配的種子；4、前后兩幀的中心點的坐標相減得到偏移量，統(tǒng)計到所屬的分區(qū)中。5、匹配完成后，刪除第一幀信息，并將第二幀作為下一次的第一幀。34（四）計算圖像幀間的偏移量1、將圖像分為12或24個子圖像區(qū)域；2、每個分區(qū)內(nèi)匹配泡沫的位移量進行平均。（五）修正圖像幀間的偏移量按照兩個原則修正分區(qū)的偏移量

10、：a、每個分區(qū)的偏移量相對整體偏移量不能過大；b、此偏移量相對上次的偏移量不能過大。35處理方法圖像處理函數(shù)（1）36速度匹配結(jié)果統(tǒng)計分析37幀間關(guān)系泡沫速度0-171-26.3571432-37.7142863-48.8571434-585-67.2857146-76.7857147-88.0714298-97.2142869-109.210-116.511-126.78571412-136.35714313-147.71428614-158.857143幀間關(guān)系泡沫速度1-312.53-515.071435-713.785717-915.214299-111411-1313.1428613-1513.3571415=1710.5384617-199.519-2110.1428621-239.21428623-259.525-2711.8571427-2910.21429幀間關(guān)系泡沫速度0-212.142862-413.857144-616.28571