铁矿石粗糙度自动数字量化测量方法

摘要

本发明为一种铁矿石粗糙度自动数字量化测量方法，采用扫描电子显微镜和计算机图像处理系统进行铁矿石粗糙度自动数字化测量。本发明的方法通过计算机系统对图像进行处理得到的数据完全符合人的量化特征，表明粗糙度的量化完全可以用数字代替，避免了人为的将铁矿石粗糙度粗分为有限的几个量化等级；并且避免了人工判断的主观性，测量准确、快速，操作简便，为烧结制粒提供配料依据；实现了测量过程的自动化，无须专业人员操作。

主权项

一种铁矿石粗糙度自动数字量化测量方法，其特征在于，所述方法采用图像采集系统和计算机图像处理系统，具体方法包括以下步骤：1)不同种类铁矿石图像采集：利用扫描电子显微镜对不同种类的铁矿石进行图像采集；2)图像预处理：对不同种类的铁矿石分别进行图像预处理，首先对得到的图像进行分段灰度拉升，在灰度拉升的基础上，对图像背景进行滤除；3)局部灰度面平滑特征处理：对预处理后的图像进行局部灰度面平滑特征处理，得到的灰度平滑像素点用红色标记，计算总红色像素点占总有效像素点的比值作为量化铁矿石的粗糙度的指标，比值越小，说明铁矿石的粗糙度越大；所述步骤2)具体是：分段灰度拉升在灰度拉升操作中，通过对原始图像中每个像素点赋予一个新的灰度值来增强图像的视觉效果，如式(1)所示：t＝f(s)        (1)其中，s为原始图像某一位置的灰度值，t为增强后输出图像同一位置的灰度值，对于目标区域灰度动态范围偏窄的图像，则采用分段线性变换如式(2)所示：$t=\{\begin{array}{cc}0& 0<s\le b\\ \frac{255}{c-b}(s-b)& b<s\le c\\ 255& c<s\le 255\end{array}---\left(2\right)$其中b和c是整个映射规则的分段点，通过灰度归一化算法进行处理取值b＝0，c＝255；背景滤除利用式(3)对图像中低灰度的黑色部分滤除：其中g(x，y)为某点的灰度值，T为阈值，小于T的黑色背景区域将被滤除；所述步骤3)具体为：对于图像中有效灰度像素点g(x,y)，扫描其周围的以正方形区(x‑r,y‑r)到(x+r,y+r)的所有点，并把其周围所有点的灰度像素值与g(x,y)相减，求差值的绝对平均，如公式(4)所示：$s(x,y)=\frac{1}{k}·\underset{n=-r}{\overset{r}{\Sigma }}\underset{m=-r}{\overset{r}{\Sigma }}|g(x+m,y+n)-g(x,y)|---\left(4\right)$其中g(x+m，y+n)为正方形区域(x‑r,y‑r)到(x+r,y+r)的一个有效点，m、n分别为行数和列数，k为区域(x‑r,y‑r)到(x+r,y+r)有效像素点的总数，s(x，y)为差值的绝对平均，平滑点的识别则由公式(5)给出：其中T₀为给定的特定灰度值，在图像上用红色进行标记平滑点，计算总红色像素点占总有效像素点的比值，比值越大表示平滑度越高，粗糙度越小。