■曹麗英 張玉寶 張?jiān)骑w

（內(nèi)蒙古科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，內(nèi)蒙古包頭 014010）

如何精準(zhǔn)的提取物料顆粒目標(biāo)是采集到錘片式粉碎機(jī)物料粉碎的運(yùn)動(dòng)圖像后的關(guān)鍵問題[1]。求得圖像中物料顆粒屬性、確定物料顆粒特征量的首要任務(wù)就是精準(zhǔn)的提取物料顆粒目標(biāo)[2]。由于采集圖像的時(shí)候，圖像受到物料顆粒和高速攝像系統(tǒng)之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)、物料顆粒之間相互摩擦、碰撞，還有雜質(zhì)、試驗(yàn)臺(tái)的震動(dòng)等因素的影響，圖像的真實(shí)信息被隱藏或者掩蓋。所以，若要對(duì)高速攝像機(jī)采集到的圖像直接進(jìn)行目標(biāo)的提取，那么被掩蓋的物料顆粒目標(biāo)無(wú)法被完整的提取，這就給提取物料顆粒特征量造成比較大的誤差。研究中利用MATLAB軟件[3-4]，對(duì)高速攝影機(jī)采集到的圖像采用二值化、灰度化、圖像分割等方法來(lái)綜合處理，以提高圖像的質(zhì)量與檢測(cè)的精確度信號(hào)。以下研究中被粉碎物料為玉米顆粒。

1 圖像灰度化

高速攝像機(jī)自帶的存儲(chǔ)器中暫存了采集到的物料粉碎圖像，通過(guò)以太網(wǎng)數(shù)據(jù)連接把存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)的序列幀圖像傳輸入計(jì)算機(jī)之中。首先讀取一幅高速攝像機(jī)拍攝的原始圖像,如圖1（a）所示，圖像中的玉米顆粒目標(biāo)是研究對(duì)象,原始圖像為JPG格式,物體特征量不易被提取,同時(shí)由于JPG圖像在計(jì)算機(jī)之中占據(jù)的內(nèi)存太大,直接處理,運(yùn)算速度太慢,要加快處理的速度,也就需要把彩色圖像轉(zhuǎn)變成灰度圖像。圖1（b）即為處理后的灰度化圖像。

圖1 圖像灰化結(jié)果

2 圖像的腐蝕

對(duì)圖像進(jìn)行腐蝕處理是為了刪除圖片內(nèi)對(duì)象邊界的某些像素。

腐蝕運(yùn)算是輸出像素值，即是輸入圖像相應(yīng)像素的鄰域內(nèi)所有像素的最小值，輸入 f(x,y)被結(jié)構(gòu)元素b(x,y)腐蝕定義成 f-b，其表達(dá)式：

其中，Df、Db分別是輸入圖像 f(x,y)和機(jī)構(gòu)元素b(x,y)的定義域。我們把(s+x,t+y)限制在 f的范圍內(nèi)，相似于在二值腐蝕時(shí)候要把結(jié)構(gòu)元素全部納入腐蝕集合中運(yùn)算。當(dāng)然上面公式和函數(shù)的二維相關(guān)也差不多，只需把相乘變成相減，把求和變成求最小值運(yùn)算。

如果研究的是單變量函數(shù)，在闡述灰度腐蝕概念和進(jìn)行運(yùn)算時(shí)候的本質(zhì)原理時(shí)，只需要把二維函數(shù)換成一維函數(shù)。那么灰度腐蝕運(yùn)算可表達(dá)成：

在相關(guān)情況下，當(dāng)s為負(fù)時(shí)候，函數(shù) f(s+x)向左移動(dòng)，而s為正時(shí)正好相反，無(wú)論向哪兒移動(dòng)，(s+x)都必須在的定義范圍，x在b所定義的范圍內(nèi)，相似于在二值腐蝕時(shí)候要把結(jié)構(gòu)元素全部納入腐蝕集合中運(yùn)算，腐蝕運(yùn)算過(guò)程相似于膨脹運(yùn)算。

根據(jù)腐蝕運(yùn)算的概念和結(jié)構(gòu)元素的概念可推知，要求得由結(jié)構(gòu)元素的形態(tài)確定的鄰域內(nèi) f-b的最大值，以下兩種效果是由灰度腐蝕運(yùn)算得到的：

①假如在由結(jié)構(gòu)元素確定的范圍內(nèi)它是值都大于0，腐蝕后 f-b的值小于 f值，所以和輸入圖像比就顯得暗；

②假如在輸入圖像中的亮細(xì)節(jié)尺寸小于結(jié)構(gòu)元素,則腐蝕后明亮細(xì)節(jié)的削弱程度和此亮細(xì)節(jié)周圍的灰度值以及結(jié)構(gòu)元素的形狀與結(jié)構(gòu)元素值有關(guān)。

圖像腐蝕處理過(guò)程運(yùn)行結(jié)果如下：

圖2 圖像腐蝕結(jié)果

分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)disk(15)分離流道外壁輪廓比較明顯，disk(5)顆?；旧峡床磺宄?，因此，選擇使用結(jié)構(gòu)原始disk(10)腐蝕后的結(jié)果。

3 圖像的二值化

處理圖像之后，玉米顆粒除外的各點(diǎn)的灰度值應(yīng)該都是0，但由于背景雜質(zhì)、光源亮度變化等因素的影響和處理過(guò)程中發(fā)出的噪聲，有些點(diǎn)的灰度值在實(shí)際的處理之后并不理想，所以應(yīng)該對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理。采用二值化處理對(duì)后續(xù)的分析和計(jì)算至關(guān)重要，以為其可以將背景和玉米顆粒進(jìn)行分離。

圖像的二值化處理就是設(shè)定一個(gè)閾值，并且把該閾值作為門限，轉(zhuǎn)換具有灰度級(jí)的圖像使其成為具有兩個(gè)灰度值的黑白圖像，將像素全部置為黑或白。函數(shù)關(guān)系可以表達(dá)為：

式中：x——灰度值；

f(x)——圖像矩陣函數(shù)；

T——進(jìn)行圖像二值化處理時(shí)所選用的非負(fù)閾值。

研究采用了一種預(yù)處理式的固定閾值法用以針對(duì)上文中圖像背景簡(jiǎn)單并且變化很小的情況。預(yù)處理式固定法是指在圖像處理之前,先檢測(cè)不同的閾值,對(duì)不同的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行總結(jié),等到收集到足夠的信息之后,再開始處理圖像。這種測(cè)試不同的閾值,檢查其閾值和此類圖像中的種子特征適合與否的做法,盡量的提高了檢測(cè)的精度。同時(shí),將整個(gè)序列幀圖像全部設(shè)定成同一閾值,可以節(jié)省處理時(shí)間,提高二值化的效率。

圖3 圖像二值化結(jié)果

4 分水嶺分割

分水嶺分割方法是一種數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的分割方法，基礎(chǔ)理論就是拓?fù)淅碚摗Ｄ壳氨粡V泛應(yīng)用于圖像處理方面[5-6]。把二值化后的圖象使用分水嶺分割方法進(jìn)行分割后得到的結(jié)果如圖4所示。

圖4 經(jīng)分水嶺法處理后結(jié)果

5 圖像的處理結(jié)果

如圖5所示，以轉(zhuǎn)速2 500 r/min的圖像為例，通過(guò)對(duì)2 500 r/min的圖像進(jìn)行處理、分析，驗(yàn)證程序的可行性。

圖6 2 500 r/min玉米平均粒徑計(jì)算結(jié)果

圖5 圖像處理的過(guò)程

表1 轉(zhuǎn)速與玉米顆粒計(jì)算結(jié)果對(duì)照

式中：S圖——圖像的像素尺寸1 024×1 024；

S真——圖像的真實(shí)尺寸200 mm×200 mm；

s圖——圖像中玉米粒子的平均面積；

s真——所求的玉米粒子的真實(shí)面積。

試驗(yàn)中，用標(biāo)準(zhǔn)篩對(duì)同一組粉碎物料進(jìn)行篩分測(cè)量并取得平均粒徑，與計(jì)算結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，如表2所示。

表2 計(jì)算值與實(shí)測(cè)值對(duì)照

6 結(jié)論

通過(guò)以上圖像處理法得到玉米顆粒在不同轉(zhuǎn)速下被粉碎后的平均粒徑。在新型錘片式粉碎機(jī)的優(yōu)化設(shè)計(jì)的過(guò)程中，需要使用FLUENT軟件進(jìn)行氣-固兩相流模擬，兩相流模擬時(shí)設(shè)置粒子邊界條件就需要設(shè)定不同轉(zhuǎn)速下玉米顆粒的粒徑。因此通過(guò)圖像處理后得到的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，可以為新型錘片式粉碎機(jī)的優(yōu)化設(shè)計(jì)提供有效的參數(shù)。