[发明专利]基于图像技术的粉体混合均匀性检测方法

说明书

本发明公开了一种基于图像技术的粉体混合均匀性检测方法，包括粉体样本采集、粉体图像采集、图像预处理、图像灰度级分布的相似性分析和粉体混合均匀性判断。针对粉体图像进行灰度化、降采样、滤波及锐化等预处理；采用灰度直方图算法提取预处理后图像的特征参数，并根据特征参数计算图像之间的变权重欧氏距离，用以表征不同采样点粉体图像之间灰度级分布的相似性；根据实际粉体特性和加工要求设定合适阈值，对比图像灰度级分布的相似性给出粉体混合均匀性的判断，并在上位机界面显示。本发明设计合理、实时性强、适用范围广，可用于制药、化工、建筑等众多领域。

技术领域

本发明涉及粉体混合均匀性检测领域，具体涉及一种基于图像技术的粉体混合均匀性检测方法，为各行业粉体混合分析及终点判断提供了方法。

背景技术

粉体混合是一个复杂的随机过程，混合均匀性的检测方法一直是困扰着人们的棘手问题。随着时代的发展，依赖人工经验判定混合均匀性的日子已经过去。用科学、数量的形式来判定混合均匀性，就是粉体混合的定量分析。要做到定量分析，必然要有采样、预处理、检测、统计分析(数据处理)等过程，从而得到单一或数个的量值来表达粉体的混合均匀性。

混合均匀性是指在外力的作用下，各种粉体相互混合，使之在任何容积里每种组分粉体微粒均匀分布的程度。混合过程中粉体的运动十分复杂，如何正确评价粉体的混合均匀性一直是研究的热点。粉体混合是工业生产中常见的操作，混合效果的好坏直接决定着产品的质量。目前在化工、制药、建筑等领域都有非常广泛的应用，是药品、混凝土等产品生产最关键的操作工序之一。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足提供一种基于图像技术的粉体混合均匀性检测方法。

本发明的技术方案如下：

一种基于图像技术的粉体混合均匀性检测方法，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间灰度级分布的相似性；

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，通过图像间灰度级分布的相似性判断粉体混合均匀性，并进行混合终点判断。

所述的基于图像技术的粉体混合均匀性检测方法，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的三个分量。

所述的基于图像技术的粉体混合均匀性检测方法，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；