一种基于机器视觉的镨-钕(Pr/Nd)组分含量检测系统及方法

摘要

本发明公开了一种基于机器视觉的镨-钕(Pr/Nd)萃取溶液组分含量检测系统及方法。系统的图像获取硬件部分由计算机（1）、CCD彩色摄像机（2）、被测Pr/Nd溶液样品池（3）、白平衡灰卡（4）、暗箱（5）、光源调节器（6）、LED环形光源（7）、1394数据线（8）组成。采集被测Pr/Nd稀土萃取溶液的图像，经计算机上的预处理程序处理，然后将提取得到的颜色特征值经颜色特征分量与Pr/Nd元素组分含量的关系模型处理，得到当前Pr/Nd萃取溶液的组分含量。本发明利用机器视觉技术，在实验室的环境下实现了Pr/Nd稀土萃取溶液组分含量的检测系统，并通过检测，检验了该系统的准确性与可靠性，为将检测系统运用于Pr/Nd萃取过程生产现场在线检测与自动控制奠定了基础。

主权项

一种基于机器视觉的Pr/Nd组分含量检测方法，其特征在于：所述方法包括采集Pr/Nd溶液图像，利用实时检测软件进行图像预处理、图像特征提取和组分含量辨识；软件模块包括图像采集模块、图像预处理模块、图像特征提取模块、组分含量关系模型模块；所述方法的具体步骤如下：步骤1：图像获取：调节光源调节器将LED环形光源调节到指定的亮度级数，摄像头对准白平衡灰卡，在计算机的软件界面中打开自动白平衡选项，调节白平衡；将生产线现场采集到的Pr/Nd溶液置于样品池内，摄像机拍摄Pr/Nd溶液的图像信号，经图像采集卡转换，送至计算机内存，完成计算机对溶液图像的采集过程；步骤2：图像预处理：将采集到的图片进行的中值滤波处理，首先将采集得到的彩色图像中每个像素点的R(红)，G(绿)，B(蓝)提取出来，用3个整数矩阵来描述，再分别对这3个二维图像用3×3的中值滤波窗口进行滤波；将平滑滤波后的图像进行背景分割，再得到二值化图像中目标Pr/Nd溶液部分的像素中心点坐标，并以此中心剪切大小为128×128的正方形图像；步骤3：图像颜色特征提取：预处理后的图像由RGB空间转换到HSI空间，提取其颜色特征分量H和S一阶矩；步骤4：组分含量结果输出：将提取的颜色特征分量H和S的一阶矩作为模型输入，通过采用RBF神经网络建立的颜色特征分量与Nd元素组分含量的关系模型，得到Nd组分含量，再通过Pr/Nd混合溶液中Pr、Nd组分含量的关系，可得到Pr组分含量，实现Pr/Nd溶液组分含量的检测；软件界面显示组分含量检测结果；所述采用RBF神经网络建立的颜色特征分量与Nd元素组分含量的关系模型的步骤为：模型输入层有两个神经元，分别对应颜色特征H、S分量一阶矩x_H、x_S，模型输出层只有一个神经元，为对应Nd元素组分含量值ρ_Nd；隐含层采用高斯基函数作为激活函数，则隐含层第i个神经元的输出为：$R_i\left(x\right)=\phi \left(\right||x-c_i|\left|\right)=\exp [-\frac{{(x-c_i)}^2}{{2\sigma }_i^2}]$其中x＝[x_H,x_S]^T是输入向量，c_i和σ_i分别为RBF神经网络的中心点和宽度；输出层采用线性函数，其输入/输出关系为：${\rho }_{\mathrm{Nd}}=\underset{i=1}{\overset{q}{\Sigma }}{W}_i{R}_i\left(x\right)$其中ρ_Nd为Nd元素组分含量值，q为隐含层节点数，W_i是第i个隐层节点到输出节点的连接权值。