錘片式飼料粉碎機內(nèi)物料粒徑的計算

■曹麗英 張玉寶 張云飛

（內(nèi)蒙古科技大學(xué)機械工程學(xué)院，內(nèi)蒙古包頭 014010）

如何精準的提取物料顆粒目標是采集到錘片式粉碎機物料粉碎的運動圖像后的關(guān)鍵問題[1]。求得圖像中物料顆粒屬性、確定物料顆粒特征量的首要任務(wù)就是精準的提取物料顆粒目標[2]。由于采集圖像的時候，圖像受到物料顆粒和高速攝像系統(tǒng)之間的相對運動、物料顆粒之間相互摩擦、碰撞，還有雜質(zhì)、試驗臺的震動等因素的影響，圖像的真實信息被隱藏或者掩蓋。所以，若要對高速攝像機采集到的圖像直接進行目標的提取，那么被掩蓋的物料顆粒目標無法被完整的提取，這就給提取物料顆粒特征量造成比較大的誤差。研究中利用MATLAB軟件[3-4]，對高速攝影機采集到的圖像采用二值化、灰度化、圖像分割等方法來綜合處理，以提高圖像的質(zhì)量與檢測的精確度信號。以下研究中被粉碎物料為玉米顆粒。

1 圖像灰度化

高速攝像機自帶的存儲器中暫存了采集到的物料粉碎圖像，通過以太網(wǎng)數(shù)據(jù)連接把存儲器中存儲的序列幀圖像傳輸入計算機之中。首先讀取一幅高速攝像機拍攝的原始圖像,如圖1（a）所示，圖像中的玉米顆粒目標是研究對象,原始圖像為JPG格式,物體特征量不易被提取,同時由于JPG圖像在計算機之中占據(jù)的內(nèi)存太大,直接處理,運算速度太慢,要加快處理的速度,也就需要把彩色圖像轉(zhuǎn)變成灰度圖像。圖1（b）即為處理后的灰度化圖像。

圖1 圖像灰化結(jié)果

2 圖像的腐蝕

對圖像進行腐蝕處理是為了刪除圖片內(nèi)對象邊界的某些像素。

腐蝕運算是輸出像素值，即是輸入圖像相應(yīng)像素的鄰域內(nèi)所有像素的最小值，輸入 f(x,y)被結(jié)構(gòu)元素b(x,y)腐蝕定義成 f-b，其表達式：

其中，Df、Db分別是輸入圖像 f(x,y)和機構(gòu)元素b(x,y)的定義域。我們把(s+x,t+y)限制在 f的范圍內(nèi)，相似于在二值腐蝕時候要把結(jié)構(gòu)元素全部納入腐蝕集合中運算。當然上面公式和函數(shù)的二維相關(guān)也差不多，只需把相乘變成相減，把求和變成求最小值運算。

如果研究的是單變量函數(shù)，在闡述灰度腐蝕概念和進行運算時候的本質(zhì)原理時，只需要把二維函數(shù)換成一維函數(shù)。那么灰度腐蝕運算可表達成：

在相關(guān)情況下，當s為負時候，函數(shù) f(s+x)向左移動，而s為正時正好相反，無論向哪兒移動，(s+x)都必須在的定義范圍，x在b所定義的范圍內(nèi)，相似于在二值腐蝕時候要把結(jié)構(gòu)元素全部納入腐蝕集合中運算，腐蝕運算過程相似于膨脹運算。

根據(jù)腐蝕運算的概念和結(jié)構(gòu)元素的概念可推知，要求得由結(jié)構(gòu)元素的形態(tài)確定的鄰域內(nèi) f-b的最大值，以下兩種效果是由灰度腐蝕運算得到的：

①假如在由結(jié)構(gòu)元素確定的范圍內(nèi)它是值都大于0，腐蝕后 f-b的值小于 f值，所以和輸入圖像比就顯得暗；

②假如在輸入圖像中的亮細節(jié)尺寸小于結(jié)構(gòu)元素,則腐蝕后明亮細節(jié)的削弱程度和此亮細節(jié)周圍的灰度值以及結(jié)構(gòu)元素的形狀與結(jié)構(gòu)元素值有關(guān)。

圖像腐蝕處理過程運行結(jié)果如下：

圖2 圖像腐蝕結(jié)果

分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)disk(15)分離流道外壁輪廓比較明顯，disk(5)顆?；旧峡床磺宄?，因此，選擇使用結(jié)構(gòu)原始disk(10)腐蝕后的結(jié)果。

3 圖像的二值化

處理圖像之后，玉米顆粒除外的各點的灰度值應(yīng)該都是0，但由于背景雜質(zhì)、光源亮度變化等因素的影響和處理過程中發(fā)出的噪聲，有些點的灰度值在實際的處理之后并不理想，所以應(yīng)該對圖像進行二值化處理。采用二值化處理對后續(xù)的分析和計算至關(guān)重要，以為其可以將背景和玉米顆粒進行分離。

圖像的二值化處理就是設(shè)定一個閾值，并且把該閾值作為門限，轉(zhuǎn)換具有灰度級的圖像使其成為具有兩個灰度值的黑白圖像，將像素全部置為黑或白。函數(shù)關(guān)系可以表達為：

式中：x——灰度值；

f(x)——圖像矩陣函數(shù)；

T——進行圖像二值化處理時所選用的非負閾值。

研究采用了一種預(yù)處理式的固定閾值法用以針對上文中圖像背景簡單并且變化很小的情況。預(yù)處理式固定法是指在圖像處理之前,先檢測不同的閾值,對不同的檢測結(jié)果進行總結(jié),等到收集到足夠的信息之后,再開始處理圖像。這種測試不同的閾值,檢查其閾值和此類圖像中的種子特征適合與否的做法,盡量的提高了檢測的精度。同時,將整個序列幀圖像全部設(shè)定成同一閾值,可以節(jié)省處理時間,提高二值化的效率。

圖3 圖像二值化結(jié)果

4 分水嶺分割

分水嶺分割方法是一種數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的分割方法，基礎(chǔ)理論就是拓撲理論。目前被廣泛應(yīng)用于圖像處理方面[5-6]。把二值化后的圖象使用分水嶺分割方法進行分割后得到的結(jié)果如圖4所示。

圖4 經(jīng)分水嶺法處理后結(jié)果

5 圖像的處理結(jié)果

如圖5所示，以轉(zhuǎn)速2 500 r/min的圖像為例，通過對2 500 r/min的圖像進行處理、分析，驗證程序的可行性。

圖6 2 500 r/min玉米平均粒徑計算結(jié)果

圖5 圖像處理的過程

表1 轉(zhuǎn)速與玉米顆粒計算結(jié)果對照

式中：S圖——圖像的像素尺寸1 024×1 024；

S真——圖像的真實尺寸200 mm×200 mm；

s圖——圖像中玉米粒子的平均面積；

s真——所求的玉米粒子的真實面積。

試驗中，用標準篩對同一組粉碎物料進行篩分測量并取得平均粒徑，與計算結(jié)果進行對比，如表2所示。

表2 計算值與實測值對照

6 結(jié)論

通過以上圖像處理法得到玉米顆粒在不同轉(zhuǎn)速下被粉碎后的平均粒徑。在新型錘片式粉碎機的優(yōu)化設(shè)計的過程中，需要使用FLUENT軟件進行氣-固兩相流模擬，兩相流模擬時設(shè)置粒子邊界條件就需要設(shè)定不同轉(zhuǎn)速下玉米顆粒的粒徑。因此通過圖像處理后得到的實驗數(shù)據(jù)，可以為新型錘片式粉碎機的優(yōu)化設(shè)計提供有效的參數(shù)。