動(dòng)態(tài)圖像顆粒粒度粒形測(cè)量裝置

楊 林，劉 偉

(山東理工大學(xué) 電氣與電子工程學(xué)院，山東 淄博 255049)

動(dòng)態(tài)圖像顆粒粒度粒形測(cè)量裝置

楊 林，劉 偉

(山東理工大學(xué) 電氣與電子工程學(xué)院，山東 淄博 255049)

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)固體顆粒粒度粒形參數(shù)的測(cè)量，設(shè)計(jì)了動(dòng)態(tài)顆粒圖像粒度粒形測(cè)量裝置.該裝置通過自由落體運(yùn)動(dòng)，使固體顆粒充分分散，避免了顆粒粘連重疊現(xiàn)象.通過對(duì)顆粒圖像進(jìn)行預(yù)處理，剔除與測(cè)量區(qū)邊界連通的顆粒圖像，使用高斯濾波算法消除噪聲，利用輪廓檢測(cè)算法確定顆粒的外接矩形，提取每個(gè)顆粒的圖像.采用邊緣檢測(cè)算法檢測(cè)顆粒圖像的邊緣數(shù)量，如果邊緣數(shù)量超過1，則判定為離焦模糊圖像，進(jìn)而計(jì)算出顆粒的粒度粒形參數(shù).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：標(biāo)定后單個(gè)像素的實(shí)際尺寸為6.0μm，測(cè)量范圍為100～1 900μm.基本滿足顆粒圖像粒度粒形測(cè)量的要求，且精度較高，穩(wěn)定可靠.

計(jì)算機(jī)視覺；圖像處理；顆粒粒度；顆粒粒形；離焦檢測(cè)

顆粒的粒度粒形與材料的性能密切相關(guān)，例如調(diào)色劑顆粒的球形度嚴(yán)重影響其流動(dòng)性與粘附性，藥品顆粒的大小與人體吸收的程度密切相關(guān).因此對(duì)顆粒粒度粒形的測(cè)量已經(jīng)成為材料研究、生產(chǎn)、應(yīng)用的一項(xiàng)重要工作[1-2].目前常用的顆粒粒度分析法包括圖像分析法和光散射法，但光散射法只能檢測(cè)顆粒的大小，不能檢測(cè)顆粒的形狀[3-4]，只有圖像分析法既可以測(cè)量粒度大小，又可以給出顆粒粒形信息.依據(jù)測(cè)量過程中顆粒是否運(yùn)動(dòng)，圖像法可分為靜態(tài)圖像法[5]和動(dòng)態(tài)圖像法[6]，與靜態(tài)圖像法相比，動(dòng)態(tài)圖像法采樣量大，無取向誤差，顆粒分散度高，無粘連重疊現(xiàn)象.本文針對(duì)固體顆粒難以分散、易粘連的現(xiàn)象，設(shè)計(jì)了基于自由落體運(yùn)動(dòng)的動(dòng)態(tài)顆粒圖像粒度粒形測(cè)量裝置，獲得了顆粒的粒度粒形信息.

1 測(cè)量裝置的結(jié)構(gòu)及工作原理

動(dòng)態(tài)顆粒圖像測(cè)量裝置硬件結(jié)構(gòu)如圖1所示.主要包括：平行光源、雙遠(yuǎn)心鏡頭、數(shù)字相機(jī)以及振動(dòng)送料器.振動(dòng)送料器分散并使顆粒自由落下，當(dāng)顆粒落入相機(jī)采集區(qū)時(shí)，在平行光源的照射下，數(shù)字相機(jī)采集顆粒圖像，并傳送至計(jì)算機(jī)，由計(jì)算機(jī)完成圖像預(yù)處理、分割、邊緣檢測(cè)、離焦模糊圖像識(shí)別等算法，計(jì)算出顆粒的等效圓直徑、Feret直徑、形狀因子、偏心率等參數(shù).

圖1 測(cè)量裝置結(jié)構(gòu)圖

1.1 振動(dòng)送料器

振動(dòng)送料器由支架、彈簧片、料槽和電磁鐵等組成，通過電磁鐵的振動(dòng)，使料槽中的被測(cè)顆粒物前移并拋出，顆粒自由下落通過相機(jī)采集區(qū).

使用數(shù)字調(diào)壓調(diào)頻控制器，利用PWM技術(shù)控制調(diào)壓電路中開關(guān)管的通斷，實(shí)現(xiàn)交流電壓的調(diào)整，輸出電壓范圍0～220V，通過調(diào)頻電路中全波整流或半波整流實(shí)現(xiàn)頻率的調(diào)節(jié)，輸出電壓頻率可設(shè)置為工頻或工頻的兩倍[7]，因此可以改變電磁鐵的振幅與頻率，從而控制振動(dòng)送料器的振幅與頻率，實(shí)現(xiàn)對(duì)顆粒分散度的控制.

1.2 平行光源

遠(yuǎn)心平行光源可消除由于光源漫射所造成的邊緣模糊等現(xiàn)象，可獲得邊緣清晰、銳利的圖像，大大提高測(cè)量精度，同時(shí)保證雙遠(yuǎn)心鏡頭的放大倍率不發(fā)生改變.使用斬控式數(shù)字調(diào)壓器調(diào)節(jié)輸出電壓[8]，電壓范圍0～24V，進(jìn)而調(diào)節(jié)平行光源的亮度.平行光源可以工作在常亮、脈沖觸發(fā)和閃頻三種模式，最小頻閃時(shí)間0.1ms，平行光源光束直徑為20mm，平行度小于0.1°.

1.3 雙遠(yuǎn)心鏡頭

雙遠(yuǎn)心鏡頭是在兩個(gè)鏡頭中間放置光闌，使得進(jìn)出鏡頭的光線均為平行光，其他光線被光闌遮擋，無法到達(dá)成像芯片，這種特性保證了在一定的物距范圍內(nèi)(即景深)，得到的圖像放大倍率不會(huì)變化[9].本設(shè)計(jì)選用的雙遠(yuǎn)心鏡頭放大倍數(shù)為0.528，工作距離45.3mm，景深1mm.

1.4 數(shù)字相機(jī)

千兆網(wǎng)數(shù)字相機(jī)速度快、分辨率高，曝光時(shí)間最短為10μs，幀率30fps，能夠保證采集的實(shí)時(shí)性，最高分辨率為1280×960，采用千兆以太網(wǎng)輸出，傳輸速率可達(dá)1Gbps，保證了數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶?shí)時(shí)性.

振動(dòng)送料器距離相機(jī)采集區(qū)中心線10mm，當(dāng)顆粒自由下落到相機(jī)采集區(qū)時(shí)，速度為v=0.44μm/μs，則在最短曝光時(shí)間10μs內(nèi)移動(dòng)的距離為

a=v×t=0.44×10=4.4μm

(1)

a不超過1個(gè)像素，不會(huì)造成拖尾現(xiàn)象.

2 測(cè)量裝置的軟件算法

測(cè)量裝置的軟件算法包括相機(jī)標(biāo)定、顆粒圖像提取、離焦模糊圖像檢測(cè)以及粒度粒形參數(shù)測(cè)量算法等.

2.1 數(shù)字相機(jī)標(biāo)定

對(duì)數(shù)字相機(jī)的標(biāo)定，就是要確定所采集圖像中每個(gè)像素點(diǎn)所代表的實(shí)際尺寸，通常采用標(biāo)準(zhǔn)棋盤格標(biāo)定相機(jī)，標(biāo)準(zhǔn)棋盤格的圖像如圖2所示，正方形棋盤格的邊長(zhǎng)為0.5mm.采用角點(diǎn)檢測(cè)的方法確定棋盤格的頂點(diǎn)，如圖2中的A,B兩點(diǎn)，則可求出該兩點(diǎn)間的像素?cái)?shù).分別檢測(cè)水平相鄰頂點(diǎn)間的像素?cái)?shù)，以及垂直相鄰頂點(diǎn)間的像素?cái)?shù)，然后求取平均值為83.3，則每個(gè)像素點(diǎn)所代表的實(shí)際尺寸為

500÷83.3≈6.0μm/pix

(2)

圖2 標(biāo)準(zhǔn)棋盤格

2.2 顆粒圖像提取

對(duì)采集到的顆粒圖像進(jìn)行預(yù)處理，剔除與測(cè)量區(qū)邊界連通的顆粒圖像，并利用高斯濾波算法消除噪聲，得到圖3(a)所示圖像.由于測(cè)量區(qū)內(nèi)包含若干個(gè)顆粒，要實(shí)現(xiàn)對(duì)顆粒粒徑粒形參數(shù)的計(jì)算，必須將測(cè)量區(qū)內(nèi)的顆粒圖像分割為單個(gè)顆粒圖像.通過輪廓檢測(cè)算法提取測(cè)量區(qū)內(nèi)每個(gè)顆粒圖像的最外層輪廓，確定顆粒的外接矩形，如圖3(b)，進(jìn)而提取每個(gè)矩形中的圖像信息，實(shí)現(xiàn)顆粒圖像的提取，如圖4所示.

(a)原圖 (b)標(biāo)記圖像圖3 顆粒圖像

2.3 離焦檢測(cè)

基于圖像的顆粒測(cè)量方法都要求被測(cè)物體必須在成像系統(tǒng)的景深范圍內(nèi)，以便得到清晰的圖像.但是對(duì)于一個(gè)光學(xué)系統(tǒng)，其景深是有限的[10]，因此當(dāng)成像區(qū)域存在不同深度的被測(cè)顆粒時(shí)，就會(huì)使部分顆粒圖像產(chǎn)生離焦模糊現(xiàn)象[11].為保證分析結(jié)果的準(zhǔn)確性，需要剔除離焦模糊顆粒.對(duì)提取的單顆粒圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)的結(jié)果如圖5所示，然后統(tǒng)計(jì)每幅圖像的邊緣數(shù)量，如果邊緣數(shù)量超過1，則判定出現(xiàn)離焦模糊現(xiàn)象，并將該顆粒圖像剔除.

圖4 提取的顆粒圖像

圖5 顆粒圖像邊緣檢測(cè)結(jié)果

測(cè)量裝置軟件流程圖如圖6所示

圖6 軟件流程圖

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

測(cè)量裝置使用的相機(jī)分辨率為1280× 960像素，由式(2)依據(jù)每個(gè)像素點(diǎn)所代表的實(shí)際尺寸，可知相機(jī)的測(cè)量區(qū)范圍為7680×5760μm.在動(dòng)態(tài)顆粒圖像采集過程中，國標(biāo)規(guī)定應(yīng)確保最大顆粒的最大直徑不超過測(cè)量區(qū)矩形圖像框短邊的1/3[12]，則測(cè)量裝置可以測(cè)量的最大顆粒直徑<1 920μm.由于無法分析顆粒粒徑小于10個(gè)像素顆粒的粒形參數(shù)，則由式(2)可知測(cè)量裝置可以測(cè)量的最小顆粒直徑>6.0×10=60μm，因此確定測(cè)量裝置的測(cè)量范圍為100～1 900μm.

實(shí)驗(yàn)樣品為40目的玻璃微珠，相應(yīng)粒徑為380μm，使用所設(shè)計(jì)的動(dòng)態(tài)顆粒圖像測(cè)量裝置，分析樣本的粒徑粒形參數(shù).

顆粒的粒度就是指顆粒的大小，常用的指標(biāo)有等效圓直徑、Feret直徑等，而表征顆粒粒形的參數(shù)有形狀因子、偏心率等[13].

對(duì)于不規(guī)則顆粒，等效圓直徑是與所測(cè)顆粒具有相同投影面積的球形顆粒的直徑，圖7為玻璃微珠的等效圓直徑分布.

圖7 等效圓直徑

顆粒的Feret直徑是指沿顆粒投影面任意方向兩條平行切線之間的距離，最大Feret直徑，是指所有與顆粒的投影圖像相切的平行線間的最大數(shù)值，最小Feret直徑則是最小值，圖8為玻璃微珠的Feret直徑分布.

圖8 Feret直徑

形狀因子F是反映顆粒與圓接近程度的一個(gè)特征參數(shù)，可以根據(jù)目標(biāo)顆粒的周長(zhǎng)B和面積的比值S計(jì)算得到，圖9為玻璃微珠的形狀因子.

圖9 形狀因子

偏心率是與顆粒有著相同二階矩橢圓焦點(diǎn)之間的距離與其長(zhǎng)軸的比值，圖10為玻璃微珠的偏心率.

4 結(jié)束語

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)固體顆粒粒度粒形參數(shù)的測(cè)量，設(shè)計(jì)了干法動(dòng)態(tài)顆粒圖像粒度粒形測(cè)量裝置.該裝置利用振動(dòng)送料器充分分散固體顆粒，使顆粒產(chǎn)生自由落體運(yùn)動(dòng)，使用高速數(shù)字相機(jī)拍攝顆粒圖圖像，并對(duì)圖像進(jìn)行處理，計(jì)算出顆粒的粒度粒形參數(shù).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該測(cè)量裝置基本滿足顆粒粒度粒形測(cè)量的要求，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)100～1 900μm范圍內(nèi)顆粒粒徑粒形的分析.

圖10 偏心率

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(編輯：劉寶江)

The particle size and shape measuring device based on dynamic image

YANG Lin, LIU Wei

(School of Electrical and Electronic Engineering,Shandong University of Technology, Zibo 255049, China)

In order to realize size and shape measurement for solid particles, a size and shape measurement system based on dynamic image analysis methods is designed. The touching and overlapping particles are dispersed by a free-falling feeder. The particle image is preprocessed to remove the particle image which is connected with the boundary of the measurement area and using Gauss filter algorithm to eliminate noise. The outer rectangle of the particles is determined by the contour detection algorithm, and the image of each particle is extracted. Then, the edges of particle image are detected by using the edge detection algorithm, the blurred images are rejected if the edge number is more than one. The particle size and shape parameters are calculated. Experimental results indicate that the real size of each pixel is 6.0μm, and the measuring range is 100～1 900μm. It can satisfy the system requirements of higher precision and rapid speed, as well as strong stabilization.

computer vision; image processing; particle size; particle shape; out of focus detection

2016-06-07

山東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(ZR2014FL027；ZR2015FL034)

楊林，男，dkyanglin@163.com； 通信作者：劉偉，男，weikey@sdut.edu.cn

1672-6197(2017)03-0042-04

TP

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