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文檔簡介
1、隨著機(jī)器視覺檢測在工業(yè)中的廣泛應(yīng)用,為工業(yè)生產(chǎn)的信息化、智能化提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。針對目前我國鎢礦開采過程中,在礦石初選時(shí)還采用傳統(tǒng)的人工選礦方法,其存在的弊端是顯而易見。而鎢礦在礦石中的紋理分布和獨(dú)特的顏色特征,為機(jī)器視覺檢測提供了客觀依據(jù)。利用機(jī)器視覺技術(shù)的強(qiáng)大優(yōu)越性:速度快、信息量大、功能多、效率高等特點(diǎn),如果將其應(yīng)用于鎢礦石初選檢測,將具有人工檢測所無法比擬的優(yōu)勢。利用機(jī)器視覺進(jìn)行檢測不僅可以排除人的主觀因素的干擾,而且還能
2、夠?qū)@些指標(biāo)進(jìn)行定量描述。避免因人而異的分選結(jié)果,減小礦石初選誤差,提高生產(chǎn)效率和分選精度。
因此在針對鎢礦初選環(huán)節(jié)的機(jī)械化分選問題,本文在論證了機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用于鎢礦初選檢測系統(tǒng)中軟硬件實(shí)現(xiàn)可行性的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)研究了系統(tǒng)檢測過程中的核心算法——目標(biāo)礦的邊緣檢測,并展開了具體的分析和研究。對此本文主要做了如下一些工作:
首先,根據(jù)機(jī)器視覺檢測的特點(diǎn),研究了機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)功能,與此同時(shí)給出了機(jī)器視覺技
3、術(shù)應(yīng)用于鎢礦石初選工藝流程。
其次,在研究了鎢礦石物象特征的基礎(chǔ)上,結(jié)合鎢礦初選工藝,提出了基于機(jī)器視覺分選的具體的硬件和軟件算法解決方案。概述了機(jī)器視覺檢測技術(shù)在鎢礦初選系統(tǒng)中的具體實(shí)現(xiàn)。
再者,重點(diǎn)分析和研究了系統(tǒng)檢測過程的核心算法——鎢礦圖像的邊緣檢測。首先研究比較了Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯高斯算子、Canny算子,在鎢礦圖像特征提取上的效果、算子的抗噪性、穩(wěn)定性等。并且
4、簡要分析了每個(gè)算子的特點(diǎn),及每個(gè)算法在檢測鎢礦圖片存在的不足。對此提出了解決問題的方法——基于SUSAN算法的邊緣檢測。其中重點(diǎn)研究了SUSAN算法運(yùn)用在鎢礦圖像邊緣提取的可取性,并結(jié)合工藝流程要求對算法的快速性能提出了改進(jìn)方法。用測試圖像對提取算子進(jìn)行試驗(yàn)分析,結(jié)果表明SUSAN算子的改進(jìn)在測試圖上的結(jié)果表明各項(xiàng)性能有所提高。
最后,基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是一種非線性濾波方法,可以用來解決抑制噪聲、特征提取、邊緣檢測、圖像分割、紋理
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