專利名稱：一種利用礦帶圖像灰度動態(tài)分割搖床礦帶的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種利用礦帶圖像灰度動態(tài)分割搖床礦帶的方法，屬于選礦技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
目前，在使用搖床進行選礦的過程中，在搖床上形成的礦帶的分離都采用人工的方法。工人通過肉眼觀察形成的礦帶的顏色，不斷地調(diào)整精礦、中礦、尾礦的接礦板，來達到對礦帶的分離。這種方式具有接礦板調(diào)整不及時、礦帶分離精確度低、浪費勞動力和造成礦物回收率低的缺點。發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種搖床多礦帶動態(tài)分割系統(tǒng)，通過計算機技術(shù)和數(shù)字圖像處理技術(shù)，對搖床礦帶進行分割，克服現(xiàn)有搖床礦帶人工分割浪費勞動力、分割精確度低和實時性差的問題。
本發(fā)明利用礦帶圖像灰度動態(tài)分割搖床礦帶的方法，是通過搖床礦帶圖像獲取、 圖像灰度化、圖像預(yù)處理和礦帶圖像分割，實現(xiàn)對搖床礦帶的動態(tài)分割；具體方法和步驟如下(1)通過攝像頭獲取搖床礦帶圖像，然后將礦帶圖像信號輸入計算機；(2)通過計算機，利用普通圖像處理軟件，對獲取的礦帶圖像進行灰度化處理，將彩色的礦帶圖像轉(zhuǎn)換為灰度礦帶圖像；(3)對灰度圖像預(yù)處理，進行低通濾波，濾除噪聲；(4)采用基于PSO的閾值分割技術(shù)，通過計算機，對步驟(3)預(yù)處理后的灰度礦帶圖像進行分割，根據(jù)圖像的灰度特性，將搖床礦帶灰度圖像分成精礦、中礦和尾礦三部分，實現(xiàn)對搖床選礦中礦帶的分割。
所述步驟(4)的基于PSO的閾值分割技術(shù)中，采用的最大迭代次數(shù)為10、種群規(guī)模為15、學習因子cl和c2為2、慣性權(quán)重w的范圍為
、適應(yīng)度函數(shù)為Otsu0
本方法可用于單臺或多臺搖床礦帶的動態(tài)分割，具體實施時，在每臺搖床上方安置一個攝像頭，通過攝像頭實時拍攝搖床上礦帶的圖像，然后通過USB數(shù)據(jù)線把圖像傳入計算機中(計算機可以連接多個攝像頭)。攝像頭的安置位置根據(jù)實際情況而定，保證攝像頭能拍攝到搖床上礦帶的圖像即可。
由于搖床上的礦粒群在橫向水流沖洗和床面縱向搖動的作用下，不同性質(zhì)的礦粒會沿不同方向運動，在床面上展開形成精礦、中礦和尾礦的扇形分帶，或精礦和尾礦的扇形分帶，并且精礦、中礦和尾礦具有不同的顏色；通過攝像頭把獲取的礦帶圖像傳入計算機中，利用圖像處理軟件把彩色的礦帶圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，然后對圖像進行預(yù)處理，做低通濾波處理，濾除噪聲，處理后的圖像有利于進行礦帶分割，最后根據(jù)搖床礦帶圖像的灰度特性，利用基于PSO的閾值分割技術(shù)對灰度礦帶圖像進行分割，即可將搖床的圖像分成精礦、中礦和尾礦三部分，實現(xiàn)對搖床選礦中礦帶的分割。
基于PSO (粒子群優(yōu)化算法)的閾值分割技術(shù)是一種優(yōu)化算法。PSO中每個粒子是解空間中的一個解，它根據(jù)粒子自己的飛行經(jīng)驗和同伴的飛行經(jīng)驗來調(diào)整自己的飛行。 每個粒子在飛行過程中所經(jīng)歷的最好位置，就是粒子本身找到的最優(yōu)解，叫做個體極值 (Pbest)0整個粒子群體所經(jīng)歷的最好位置，就是整個群體目前找到的最優(yōu)解，叫做全局極值(gbest)。在飛行過程中粒子i，根據(jù)以下公式來更新自己的速度和位置。
權(quán)利要求
1.一種利用礦帶圖像灰度動態(tài)分割搖床礦帶的方法，其特征在于通過搖床礦帶圖像獲取、圖像灰度化、圖像預(yù)處理和礦帶圖像分割，實現(xiàn)對搖床礦帶的動態(tài)分割，具體步驟如下(1)通過攝像頭獲取搖床礦帶圖像，然后將礦帶圖像信號輸入計算機；(2)通過計算機，利用圖像處理軟件，對獲取的礦帶圖像進行灰度化處理，將彩色的礦帶圖像轉(zhuǎn)換為灰度礦帶圖像；(3)對灰度圖像預(yù)處理，進行低通濾波，濾除噪聲；(4)采用基于PSO的閾值分割技術(shù)，對步驟(3)預(yù)處理后的灰度礦帶圖像進行分割，根據(jù)圖像的灰度特性，將搖床礦帶灰度圖像分成精礦、中礦和尾礦三部分，實現(xiàn)對搖床選礦中礦帶的分割。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用礦帶圖像灰度動態(tài)分割搖床礦帶的方法，其特征在于 所述步驟(4)的基于PSO的閾值分割技術(shù)中，采用的最大迭代次數(shù)為10、種群規(guī)模為15、學習因子cl和c2為2、慣性權(quán)重w的范圍為
、適應(yīng)度函數(shù)為Otsu0
全文摘要
本發(fā)明涉及一種利用礦帶圖像灰度動態(tài)分割搖床礦帶的方法，屬于選礦技術(shù)領(lǐng)域。首先通過攝像頭獲取搖床礦帶圖像，將礦帶圖像信號輸入計算機；然后利用圖像處理軟件，對獲取的礦帶圖像進行灰度化處理，將彩色的礦帶圖像轉(zhuǎn)換為灰度礦帶圖像；再對灰度圖像預(yù)處理，進行低通濾波，濾除噪聲；最后采用基于PSO的閾值分割技術(shù)，對預(yù)處理后的灰度礦帶圖像進行分割，根據(jù)圖像的灰度特性，將搖床礦帶灰度圖像分成精礦、中礦和尾礦三部分，實現(xiàn)對搖床選礦中礦帶的分割。具有礦帶分割精確度高、實時性強、節(jié)約勞動力等優(yōu)點，可廣泛適于各種搖床選礦的礦帶分割。
文檔編號B03B5/04GK102527489SQ201210012398
公開日2012年7月4日 申請日期2012年1月16日 優(yōu)先權(quán)日2012年1月16日
發(fā)明者和麗芳, 童雄, 黃宋魏 申請人:昆明理工大學