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岩石破碎质量可通过对皮带末端降落过程中岩块摄像图像的分析来实现连续监测。因此,摄像图像的处理是该系统的关键问题。为此,研究了一种降落岩石骨料灰度图像的局部阈值二值化算法,该算法重复分割岩石骨料图像直到图像中所有目标分割完毕。目标分割前,在每一次迭代分割过程中计算目标的尺寸、形状以及其灰度变化范围。本算法已应用于在线系统,相关测试结果表明在一定的条件下分割效果较好。 相似文献
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在金属矿开采过程中,矿石图像的人工智能分割有着重要作用,但是采场爆堆矿岩分布状况复杂,矿岩图像颗粒粘连严重难以分割。现有的矿岩图像分割方法通常是先利用滤波降噪,再采用分水岭算法分割图像,这种方法存在局限性强和参数调整复杂等问题,不适合用于实际应用。结合矿岩图像特征和矿山实际需求,提出了一种基于U-Net深度卷积网络和Open CV的矿岩图像分割算法,该算法将深度学习创新应用到矿岩图像分割领域,与最大类间方差法、聚类分析、边缘提取等分割方法相比,该算法分割精度高,分割效果好,并且可以直接获取效果图中矿岩块的数量,极大减少了图像的后续处理工作量。 相似文献
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最大类间方差法在图像分割中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
基于阈值分割的方法,在图像分割过程中,物体像素的灰度级与背景像素的灰度级有不同,可以将物体从背景中较好的分割出来,总能用封闭而且连通的边界定义不交叠的区域。本文针对细胞图像的特点,首先对细胞图像分别利用经典的Sobel算子和Log边缘检测进行阈值分割,此分割方法是基于最大类间方差准则的分割。然后利用最大类间方差法对图像进行阈值分割。分割效果较令人满意。经实验证实运算速度较快,实现起来较为简单。 相似文献
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把小波边缘检测技术应用于爆堆图像分割处理中,采用基于最优条件下二次B样条小波和自适应模极大值的图像边缘检测算法,综合运用膨胀技术和短链删除技术,很好的去除了伪边缘。在边缘提取的基础上,系统利用自主设计的一套算法快速实现了对图像中岩块几何特征量(面积、周长)的计算。 相似文献
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煤体CT图像阈值选取的准确性对于三维重建的模型能否还原真实煤体结构至关重要。Otsu阈值分割法(简称Otsu法)对煤体CT图像中孔裂隙结构的过分割,使得三维重建的煤体模型与实际不符。为克服该缺陷,首先探究了Otsu法对煤体CT图像阈值分割失效的机理,并据此确定合适的权重因子修正Otsu最佳阈值选择公式,提出了一种改进的Otsu阈值分割法(MP-Otsu阈值分割法,简称MP-Otsu法)。最后利用MatLab软件检测MP-Otsu法对煤体CT图像的二维分割效果,同时利用Avizo软件对煤体孔裂隙结构进行三维重建并对比改进前后孔裂隙参数的变化。结果表明:煤体内部矿物含量与Otsu法确定的阈值两者之间呈正相关关系。煤体内部矿物组分的存在导致目标和背景区域方差差异大,低孔隙率导致煤体CT图像灰度分布直方图呈单峰分布且不能提供足够的方差信息,这些特征是Otsu法对煤体CT图像阈值分割失效的主要原因。MP-Otsu法引入矿物含量与Otsu阈值的拟合曲线斜率,目标在图像中所占的大致比例等3个权重因子改进Otsu阈值分割法,得到的二值图像与原图像高度契合,能够准确提取孔裂隙目标区域。三维重建的模型孔隙率和最大喉道尺寸与Otsu法相比分别下降了96.18%和80.07%,有效克服了Otsu法对煤体CT图像过分割的缺陷。此研究能为进一步探究与孔裂隙结构相关的煤体物理特性提供基础。 相似文献
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为实现破碎岩石的三维块度分布估算,研究了根据图像分割后的岩块二维图形计算岩块三维筛分尺寸的方法。通过块体三维形状参数ε和κ对块体进行分类,根据分类结果计算块体的等效尺寸作为过筛块度尺寸。利用岩体结构面网络模拟建立三维岩块模型集合,利用一组平面对其进行切割得到岩块对应的二维轮廓线,根据岩块二维轮廓线和岩块三维模型分别计算块体的二维和三维几何特征参数值,从而利用统计分析和回归分析建立二维和三维几何特征参数之间的关系,推导出通过二维几何参数计算岩块筛分尺寸的公式,最终得到定量的矿岩块度分布。实验对比表明,根据二维几何特征参数计算的块体筛分尺寸和三维岩块模型的块体实际筛分尺寸分布规律基本一致。 相似文献
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在露天开采领域,自动、准确地获取爆堆矿岩块度信息是优化爆破设计的关键。针对目前块度分析系统存在无法自动采集和自动批量处理图像的问题,提出一种基于深度学习的矿岩块度自动分析系统,该系统主要由基于MobileNet分类模型的自动采集子系统和基于U-Net语义分割模型的自动分析子系统组成。系统自动连续采集旋回破碎站的电动轮卸矿图像,通过4G网络上传云平台进行块度信息自动分析,分别对分类模型和分割模型进行定量、定性评估,其中分类模型在测试集上的精度达到98.08%,矿石分割模型的矿石类别IoU达到78.43%。将系统部署到某矿露天采区旋回站,通过一年多的工业生产实践,结果表明,本系统达到了设计要求,实现从采集到分析、信息展示全流程的自动化、无人化、智能化,可以进一步为智能爆破提供数据支持。 相似文献
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为了解决煤泥浮选泡沫图像分割中传统分水岭算法的过分割问题,提出了一种基于自适应标记提取的改进分水岭算法。该方法首先对浮选泡沫图像进行高斯滤波,再运用基于形态学的扩展最大值技术从泡沫图像中自适应提取标记,利用标记对梯度图像进行修改,最后使用分水岭算法对修正后的梯度图像进行分割。试验结果表明,改进后的算法克服了标记提取需要先验知识、分割过程繁琐等问题,使参数选取更加合理,分割结果更加准确。 相似文献
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在浮选优化控制领域,有关泡沫图像采集、处理的研究已被广泛应用。现有的研究绝大多数关注的是采集自浮选机泡沫相表面的图像数据,而对于矿浆相,由于液体本身环境恶劣,透光性极差,具有腐蚀性等因素,内部气泡图像难以获取,从而影响技术发展。针对此问题,文本设计了一种新的气泡图像采集系统,能够直接在矿浆溶液里原位采集图像数据,并提出利用深度学习语义分割模型实现矿浆相气泡图像的精确分割。实验结果表明,该系统在实验室环境下能够采集到清晰的矿浆相气泡图像,基于小样本利用预训练模型进行迁移学习,验证集的气泡分割精度达到0.943,具有重要的研究和应用价值。 相似文献
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The output PDF (probability density function) shape of surface bubble size in froth flotation is believed to be closely related to the operational statuses of reagent additions. An online operational status recognition method for quality evaluation of reagent addition is presented based on adaptive learning of the dynamic distribution features of the surface bubble size. We avoid the bubble over-segmentation problem by exploring an improved image segmentation algorithm to get the accurate bubble size statistics taking account of the local regional distribution of the image brightness value. By utilizing the kernel density estimation, we obtain the PDF and CDF (cumulative distribution function) of the bubble size statistics effectively. The distribution features of the bubble size statistics under the PDROS (pre-defined reagent operation statuses) are learned by FNC (furthest neighbor clustering), successively, the current health status of the reagent addition in the test time period is inferred by Bayesian inference according to the dynamic change of the bubble size PDFs; what is more, the statistical distribution features under PDROS are updated online according to the disturbance of the process operation conditions. This status recognition method is tested and practically applied in a copper ore beneficiation plant. The experimental results on the real production data demonstrate that this method outperforms other quasi machine vision based production condition recognition methods with much lower error recognition rate. It paves the way for the realization of an optimal control and fault diagnosis for reagent addition in the flotation process operation. 相似文献
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针对传统匹配算法在低质量的矿山井筒视频图像匹配时匹配精度和效率低问题,提出基于梯度空间纹理化描述子的匹配算法。该算法快速检测特征点和特征点邻域状态,并将二值纹理和方向梯度直方图相结合构建特征描述子,提高描述子的区分度,然后根据特征点状态分类,在类内采用2种不同的匹配策略大幅提高算法的执行效率。试验结果验证,该算法能有效解决图像模糊、光照变化、低对比度和图像变形问题,对低质量的矿山井筒视频图像具有较好的匹配效果。 相似文献
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以图像处理技术为主要依托的浮选泡沫图像系统,通过对浮选流程中的浮选泡沫进行非接触式测量,将图像信息转化成连续的、实时的可分析测量数据,提高选矿流程的在线检测水平,为生产过程的智能化提升提供高精度的数据依托。随着浮选泡沫图像系统的不断提升改进,基于嵌入式系统的集成式测量为系统提供了有力的技术支持,打破了传统图像处理工作站模式,采用无线传输方式进行图像和数据的在线传输,但对于高帧视频的压缩和数据同步是嵌入式浮选泡沫图像系统需解决的最大难题。本文综合研究了图像压缩、视频传输算法,采用二维整数变换对浮选泡沫图像进行帧内压缩,再通过帧间差分算法对小片段视频流进行帧间编码,最后选用协议进行流传输,将接收到的数据和图像流在安装好的浏览器端进行显示。嵌入式浮选泡沫系统的研究将完全取代原有的图像处理工作站功能,大大减少设备故障发生率和成本,为浮选智能控制提供稳定、高效的数据支持。 相似文献
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为了准确全面地获取灰度不均匀的煤岩图像的细观结构信息,引进了基于LBF模型的图像处理方法,并针对其处理灰度不均一图像效率低和分割结果依赖于初始轮廓位置和大小的缺点,分别引入图像增强算子和规范初始水平集函数进行改进。通过对煤岩的3种不同图像进行灰度化、图像分割、形态学处理,获得了高质量的煤岩细观结构二值图像,并分析了各细观参数的统计规律。试验结果表明,基于LBF改进模型的图像处理方法能有效处理灰度不均匀的煤岩图像,获得的细观结构信息可为数值模拟煤岩试件提供真实的几何模型,为煤岩细观损伤力学分析提供可靠的技术支持。 相似文献
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由于煤矿井下环境恶劣,使得煤矿井下视频获取的图像严重降质,而现有的基于深度学习的语义分割模型在图片清晰化后存在边缘分割模糊的问题,提出了一种采用融合边缘优化模块处理边界信息并运用门控卷积层连接传统特征提取模块并行处理信息的方法;为监督学习轮廓信息,采用二元交叉熵损失函数提高学习效果,并与常规分支的损失函数共同优化模型分割效果。试验结果表明:对已完成清晰化的煤矿井下图像进行语义分割任务时,基于融合边缘优化模块的方法与其他方法相比整体语义分割精度得到提升并且边缘分割精度更高。 相似文献