[发明专利]基于图像技术的粉体混合均匀性检测方法

权利要求书

1.一种基于图像技术的粉体混合均匀性检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：粉体样本采集；

S2：粉体图像采集；

S3：图像预处理：将采集得到的粉体图像进行图像预处理，依次包括图像灰度化、图像降采样、高斯滤波和图像锐化；图像灰度化将粉体图像变换为灰度矩阵；图像降采样将图像分辨率降低以减少程序运行时间；高斯滤波用于过滤图像采集过程中可能出现的误差；图像锐化用于增大不同粉体原料之间的色差，提高分析结果的准确性；

S4：灰度直方图提取特征参数：对预处理后的粉体图像，采用灰度直方图准确提取图像特征参数，该特征参数反映了粉体图像中每一灰度级与其出现频率间的统计关系；

S5：检测图像灰度级分布的相似性：根据S4得到的结果，首先根据特征参数计算不同采样点粉体图像之间的变权重欧氏距离，并通过每组图像之间的距离表征图像灰度级分布的相似性；

所述的变权重欧式距离的算法为：

S51：提取图像特征参数：通过灰度直方图算法提取图像特征参数，该特征参数反映了粉体图像中每一灰度级与其出现频率间的统计关系；

若图像具有L级灰度,则大小为M×N的灰度图像f(x,y)的灰度直方图hist[0,…,L-1]可用如下计算获得：

(1)初始化hist[k]＝0,1,…L-1；

(2)对所有的x＝0,1,…M-1和y＝0,1,…N-1计算：hist[f(x,y)]＝hist[f(x,y)]+1；

(3)归一化得到灰度直方图的向量：H[f(x,y)]＝hist[f(x,y)/(M×N)]；

S52：中心图像特征参数：根据上步提取的多图像特征参数，采用均值法计算得中心图像的特征参数：

式中，i为每组检测中不同采样点粉体图像的个数，取i＝36；H_i[f(x,y)]为第i幅粉体图像的特征参数向量；

S53：归一化：计算中心图像特征参数各灰度级像素点个数及占比；

S54：根据占比确定权重：中心图像特征参数各灰度级所占比例即为该灰度级的权重系数；

S55：各图像与中心图像带权重的欧式距离：

式中，j为灰度级数；ε(i)为基于多图像特征参数的平均特征参数各灰度级像素点所占的比例；

S56：距离均值：

式中，s(H₁,H₂,…,H₃₆)为多张图像距离均值，即为图像间灰度级分布的相似性；s的值越靠近1，表示多张图像灰度级分布越相似；越靠近0，表示多张图像灰度级分布越不相似；

S6：根据实际粉体特性和加工要求设定阈值并判断混合均匀性：根据不同粉体特性，设定合适阈值，通过图像灰度级分布相似性判断粉体混合均匀性，并进行混合终点判断。

2.根据权利要求1所述的基于图像技术的粉体混合均匀性检测方法，其特征在于，所述的图像灰度化：采用平均值法实现灰度化：求出每个像素点的R、G、B三个分量的平均值，然后将这个平均值赋予给对应灰度图像该像素点的灰度值：

f＝(R+G+B)/3

式中，f为灰度图像每个像素点的灰度值；R、G、B为彩色图像中每个像素点颜色的三个分量。

3.根据权利要求1所述的基于图像技术的粉体混合均匀性检测方法，其特征在于，所述的高斯滤波：根据选择的固定窗口大小及窗口内任意像素与中心像素点的距离，利用高斯函数实现系数权值的分配，即高斯滤波可表示为：

式中，w_x,y表示中心像素(x,y)的M×M(M为奇数)大小的领域；w_d为空间距离相似度权重因子；

所述图像降采样：图像降采样即是采样点数减少；对于一幅N*M的图像来说，如果降采样系数为k，则即是在原图中，每行每列每隔k个点取一个点组成一幅图像。

4.根据权利要求1所述的基于图像技术的粉体混合均匀性检测方法，其特征在于，所述的图像锐化：采用线性锐化滤波，通过灰度变换函数压缩低端扩展高端，提高粉体颗粒色差的对比度。

5.根据权利要求1所述的基于图像技术的粉体混合均匀性检测方法，其特征在于，选择数字显微镜采集粉体图像，将待观察的粉体样本置于物镜正下方，调整至合适的光源，调节焦距找到所要观察的样品，切换到高倍模式，通过调节样品位置，找到所要观察的视场，选好视场后，放大到需要的聚焦倍数，使粉体颗粒图像达到最佳状态，然后拍摄图像，旋转转盘，便于拍摄不同位置的粉体图像，每旋转10度采集一张图片，每组样本采集36张图像，构建数据库，实时保存粉体图像。