| 主权项 |
一种基于改进差分进化粒子群算法的煤尘重叠颗粒分离方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、图像处理器调用二值化图像处理模块对获取到的煤粉尘图像进行二值化处理，得到煤粉尘二值化图像，煤粉尘二值化图像中，目标区域的标记为1，背景区域的标记为0；步骤二、图像处理器调用形状特征系数计算模块计算出煤粉尘二值化图像的形状特征系数φ<sub>s</sub>，并将<img file="FDA0001054088500000012.GIF" wi="141" he="67" />的煤粉尘二值化图像确定为存在煤尘重叠颗粒的煤粉尘二值化图像；其中，<img file="FDA0001054088500000013.GIF" wi="54" he="63" />为煤粉尘二值化图像存在煤尘重叠颗粒的形状特征系数阈值；步骤三、图像处理器调用边缘特征点定位模块定位得到存在煤尘重叠颗粒的煤尘重叠颗粒图像的边缘曲线的特征点；步骤四、图像处理器调用重叠颗粒交点提取模块提取出步骤三中定位得到的煤尘重叠颗粒图像的边缘曲线的特征点中的重叠颗粒交点；步骤五、图像处理器调用煤尘重叠颗粒分离模块并采用改进的差分进化粒子群算法进行煤尘重叠颗粒分离，具体过程为：步骤501、在每相邻两个重叠颗粒交点之间的特征点中随机抽取6个，对每相邻两个重叠颗粒交点之间的特征点进行椭圆拟合，得到椭圆的表达式ax<sup>2</sup>+bxy+cy<sup>2</sup>+dx+ey+h＝0中的6个参数a、b、c、d、e、h的一组值；步骤502、将差分进化粒子群的位置矩阵X初始化为：<maths num="0001"><math><![CDATA[<mrow><mi>X</mi><mo>=</mo><mo>|</mo><mtable><mtr><mtd><msub><mi>x</mi><mn>11</mn></msub></mtd><mtd><msub><mi>x</mi><mn>12</mn></msub></mtd><mtd><msub><mi>x</mi><mn>13</mn></msub></mtd><mtd><msub><mi>x</mi><mn>14</mn></msub></mtd><mtd><msub><mi>x</mi><mn>15</mn></msub></mtd><mtd><msub><mi>x</mi><mn>16</mn></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>x</mi><mn>21</mn></msub></mtd><mtd><msub><mi>x</mi><mn>22</mn></msub></mtd><mtd><msub><mi>x</mi><mn>23</mn></msub></mtd><mtd><msub><mi>x</mi><mn>24</mn></msub></mtd><mtd><msub><mi>x</mi><mn>25</mn></msub></mtd><mtd><msub><mi>x</mi><mn>26</mn></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>...</mo></mtd><mtd><mo>...</mo></mtd><mtd><mo>...</mo></mtd><mtd><mo>...</mo></mtd><mtd><mo>...</mo></mtd><mtd><mo>...</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>x</mi><mrow><mi>N</mi><mn>1</mn></mrow></msub></mtd><mtd><msub><mi>x</mi><mrow><mi>N</mi><mn>2</mn></mrow></msub></mtd><mtd><msub><mi>x</mi><mrow><mi>N</mi><mn>3</mn></mrow></msub></mtd><mtd><msub><mi>x</mi><mrow><mi>N</mi><mn>4</mn></mrow></msub></mtd><mtd><msub><mi>x</mi><mrow><mi>N</mi><mn>5</mn></mrow></msub></mtd><mtd><msub><mi>x</mi><mrow><mi>N</mi><mn>6</mn></mrow></msub></mtd></mtr></mtable><mo>|</mo></mrow>]]></math><img file="FDA0001054088500000011.GIF" wi="764" he="301" /></maths>其中，x<sub>1j</sub>(j＝1,2,3,4,5，6)为步骤501中得到的椭圆的表达式中的6个参数a、b、c、d、e、h的一组值，x<sub>ij</sub>(i＝2,3,…,N；j＝1,2,…,6)＝x<sub>1j</sub>×[1+0.1×rand()]，rand()为均匀分布在(0,1)上的随机数，N为种群规模；步骤503、对于差分进化粒子群的位置矩阵X中的第i行粒子对应的椭圆，根据公式<img file="FDA0001054088500000021.GIF" wi="433" he="294" />计算得到椭圆的中心坐标(x<sub>i,0</sub>,y<sub>i,0</sub>)，并计算进行椭圆拟合的相邻两个重叠颗粒交点之间的各个特征点距离椭圆中心坐标(x<sub>i,0</sub>,y<sub>i,0</sub>)的距离，当距离小于匹配点选择距离阈值d<sub>p</sub>时，将特征点判断为匹配点，并将匹配点个数作为第i行粒子的适应度函数值；依次取i＝1,2,…,N，计算各行粒子的适应度函数值，并在每次计算时，将适应度函数值大的粒子的适应度函数值定义为粒子当前最优位置，且在计算完N次后，将适应度函数值最大的粒子的适应度函数值定义为粒子群全局最优位置；步骤504、通过公式x<sub>ij</sub>(n+1)＝x<sub>ij</sub>(n)+λF<sub>i</sub>(n)(P<sub>g</sub>(n)‑x<sub>ij</sub>(n))+(1‑λ)F<sub>i</sub>(n)(P<sub>i</sub>(n)‑x<sub>ij</sub>(n))+F<sub>i</sub>(n)(x<sub>ij</sub>(n)‑x<sub>i+1,j</sub>(n))对差分进化粒子群的位置矩阵X进行更新，其中，x<sub>ij</sub>(n)为迭代次数为n时差分进化粒子群中第i行第j列位置处的粒子，x<sub>ij</sub>(n+1)为迭代次数为n+1时差分进化粒子群中第i行第j列位置处的粒子，λ为惯性系数且λ＝λ<sub>min</sub>+n×(λ<sub>max</sub>‑λ<sub>min</sub>)/n<sub>max</sub>，n为迭代次数且取值为1～n<sub>max</sub>的自然数，λ<sub>min</sub>为最小惯性系数，λ<sub>max</sub>为最大惯性系数，n<sub>max</sub>为总迭代次数；F<sub>i</sub>(n)为缩放系数且<img file="FDA0001054088500000022.GIF" wi="775" he="79" />F<sub>min</sub>为最小缩放系数，F<sub>max</sub>为最大缩放系数；P<sub>i</sub>(n)为迭代次数为n时的粒子当前最优位置，P<sub>g</sub>(n)为迭代次数为n时的粒子群全局最优位置；x<sub>i+1,j</sub>(n)为迭代次数为n时差分进化粒子群中第i+1行第j列位置处的粒子；步骤505、定义第一次执行步骤502时的迭代次数n为1，逐一增大n，重复执行步骤503～504，直到迭代次数n达到n<sub>max</sub>后执行步骤506；步骤506、将最后一次迭代确定出的粒子群全局最优位置对应的椭圆的6个参数确定为最终进行椭圆拟合的椭圆的表达式ax<sup>2</sup>+bxy+cy<sup>2</sup>+dx+ey+h＝0中的6个参数a、b、c、d、e、h；步骤507、绘制椭圆并通过椭圆曲线将煤尘重叠颗粒分离，每个椭圆曲线内都围有一个分离出来的单个煤尘颗粒。 |
