[發(fā)明專利]一種礦石自動(dòng)光學(xué)識(shí)別方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201711225589.5 | 申請(qǐng)日: | 2017-11-29 |
| 公開(公告)號(hào): | CN108051440A | 公開(公告)日: | 2018-05-18 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 何鵬宇;王杉;彭健平 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 贛州好朋友科技有限公司 |
| 主分類號(hào): | G01N21/84 | 分類號(hào): | G01N21/84;G06K9/00;G06T7/11;G06T7/194 |
| 代理公司: | 深圳市順天達(dá)專利商標(biāo)代理有限公司 44217 | 代理人: | 鄒秋菊 |
| 地址: | 341000 江西省贛州市開發(fā)區(qū)香港*** | 國(guó)省代碼: | 江西;36 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 礦石 自動(dòng) 光學(xué) 識(shí)別 方法 | ||
一種礦石自動(dòng)光學(xué)識(shí)別方法,包括:S1、分割礦石照片以區(qū)分背景區(qū)域和礦石區(qū)域;S2、獲取所述礦石區(qū)域的礦石特征并基于所述礦石特征進(jìn)行礦石識(shí)別。在分割礦石照片之前可以對(duì)照片礦石進(jìn)行預(yù)處理,然后采用歐式距離變換將預(yù)處理后的所述礦石照片分割成背景區(qū)域和礦石區(qū)域。對(duì)于分割獲得的礦石區(qū)域,可以提取所述礦石區(qū)域的多個(gè)礦石特征以及位置。然后采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于所述多個(gè)礦石特征進(jìn)行礦石識(shí)別,并輸出識(shí)別為礦石的所述礦石區(qū)域的位置。實(shí)施本發(fā)明的礦石自動(dòng)光學(xué)識(shí)別方法和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),其采用處理器可以進(jìn)行礦石自動(dòng)光學(xué)識(shí)別,因此與人工手選相比速度快、生產(chǎn)效率高、成本低且分選率高。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及礦石識(shí)別領(lǐng)域,更具體地說,涉及一種礦石自動(dòng)光學(xué)識(shí)別方法。
背景技術(shù)
鎢在冶金和金屬材料領(lǐng)域中屬高熔點(diǎn)稀有金屬或稱難熔稀有金屬。鎢及其合金是現(xiàn)代工業(yè)、國(guó)防及高新技術(shù)應(yīng)用中的極為重要的功能材料之一,廣泛應(yīng)用于航天、原子能、船舶、汽車工業(yè)、電氣工業(yè)、電子工業(yè)、化學(xué)工業(yè)等諸多領(lǐng)域。在現(xiàn)有技術(shù)中,通常采用手選方式對(duì)鎢礦礦石進(jìn)行識(shí)別采選,因此存在生產(chǎn)效率低、成本高、工人勞動(dòng)強(qiáng)度大且分選率低的缺陷。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的技術(shù)問題在于,針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷,提供一種礦石自動(dòng)光學(xué)識(shí)別方法,其采用處理器可以進(jìn)行礦石自動(dòng)光學(xué)識(shí)別,因此生產(chǎn)效率高、成本低且分選率高。
本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是:構(gòu)造一種礦石自動(dòng)光學(xué)識(shí)別方法,包括:
S1、分割礦石照片以區(qū)分背景區(qū)域和礦石區(qū)域;
S2、獲取所述礦石區(qū)域的礦石特征并基于所述礦石特征進(jìn)行礦石識(shí)別。
在本發(fā)明所述的礦石自動(dòng)光學(xué)識(shí)別方法中,所述步驟S1進(jìn)一步包括:
S11、獲取礦石照片并且對(duì)所述礦石照片進(jìn)行預(yù)處理:
S12、采用歐式距離變換將預(yù)處理后的所述礦石照片分割成背景區(qū)域和礦石區(qū)域。
在本發(fā)明所述的礦石自動(dòng)光學(xué)識(shí)別方法中,所述步驟S12進(jìn)一步包括:
S121、根據(jù)預(yù)定的背景均值設(shè)定歐式距離閾值,并基于下列公式將所述礦石照片分割成背景區(qū)域和礦石區(qū)域以生成二值圖像
其中,z為所述礦石照片中的任意一點(diǎn)的向量,b為預(yù)定的背景均值向量。
在本發(fā)明所述的礦石自動(dòng)光學(xué)識(shí)別方法中,所述步驟S11進(jìn)一步包括:
S111、讀取相機(jī)獲取的所述礦石照片并調(diào)整所述礦石照片的大小;
S112、采用頂帽換算法校正所述礦石照片。
在本發(fā)明所述的礦石自動(dòng)光學(xué)識(shí)別方法中,所述步驟S2進(jìn)一步包括:
S21、提取所述礦石區(qū)域的多個(gè)礦石特征以及位置;
S22、采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于所述多個(gè)礦石特征進(jìn)行礦石識(shí)別,并輸出識(shí)別為礦石的所述礦石區(qū)域的位置。
在本發(fā)明所述的礦石自動(dòng)光學(xué)識(shí)別方法中,所述步驟S21進(jìn)一步包括:
S211、判斷所述礦石區(qū)域的數(shù)量是否為零,如果是則重新獲取新的礦石照片并返回步驟S1,否則執(zhí)行步驟S212;
S212、進(jìn)行連通區(qū)域分析以對(duì)每個(gè)礦石區(qū)域進(jìn)行標(biāo)號(hào)并獲取每個(gè)礦石區(qū)域的位置;
S213、獲取每個(gè)礦石區(qū)域的多個(gè)礦石特征。
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G01N 借助于測(cè)定材料的化學(xué)或物理性質(zhì)來測(cè)試或分析材料
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G01N21-17 .入射光根據(jù)所測(cè)試的材料性質(zhì)而改變的系統(tǒng)
G01N21-62 .所測(cè)試的材料在其中被激發(fā),因之引起材料發(fā)光或入射光的波長(zhǎng)發(fā)生變化的系統(tǒng)
G01N21-75 .材料在其中經(jīng)受化學(xué)反應(yīng)的系統(tǒng),測(cè)試反應(yīng)的進(jìn)行或結(jié)果
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