粗颗粒煤图像特征提取与分析

粗颗粒煤图像特征提取与分析

谷物特征的分类主要依靠重力选择方法对煤炭和石头进行分离。重力选择方法包括重介质选择、水力旋转器、逃跑选择、摇摆选择等。重力选煤的基本原理是依据颗粒在悬浮液中受到的浮力、重力（或离心力）与介质阻力的互相作用，按照颗粒密度的差异实现分离的。颗粒在流体中运动受到的介质阻力表达式为：式中R———颗粒在介质中的运动阻力；Φ———阻力系数；其中值与颗粒的形状有关。由（1）式可知，影响颗粒运动的阻力与颗粒的直径和形状有关，所以人们早在上个世纪初就开始研究颗粒的粒度与形状对颗粒沉降的影响。人们通过各种方式来获取颗粒的形状与粒度，取得了许多宝贵经验。计算机图像识别技术就是有效获取粗粒煤的粒度与形状的一种方法。计算机图像识别技术在煤炭领域应用已有许多学者开展了研究，发表了许多有价值的学术论文，如路迈西等人在煤泥浮选泡沫图像物理特征的提取、苗春卫等人在煤粒颗粒检测上的应用研究等。随着计算机识别技术的提高，粗粒煤物理特征的研究将会得到进一步的完善。1浮煤实验流程实验样来自黑龙江省七台河市新兴选煤厂，首先对煤样进行筛分，得到3～2、2～1、1～0.25粒度级别煤样，笔者称之为粗粒煤。然后分别对各粒级煤样进行浮沉试验，进而得到粗粒煤筛分浮沉数据。再对浮沉实验后的煤样拍照，实验流程系统如图1所示。实验共进行了359个粗粒煤颗粒图像采集，实验中采用了SDK3000视频卡，使用JVCTK—C1381型摄像头拍取图像，图像记录格式为752×582pixel，采集的图像每幅以24位RGB模式保存，共得到18组18幅图片，如图2所示。2提取粗粒煤图像的物理特征的原则在一幅图像中，图像函数，表示图像中某个轮廓区域像素点，表示图像中第个轮廓区域的像素个数。2.1像素点形貌在一幅图像中，设有n个颗粒物体轮廓区域，即=1,2,3,4,...n，每个颗粒物体轮廓区域的面积是，表达式为：f(I)是指f(x,y)≤RGB阈值Tk第i个轮阔区域像素点。颗粒投影图像外轮廓线长度，构成煤颗粒轮廓边界的像素点的个数，反映煤颗粒大小的指标之一。其计算公式为：式中a———边界水平像素点；b———垂直像素点；c———对角线像素点。煤颗粒的边界形状接近圆的程度，是反映颗粒图像投影区域不规则性的参数。由面积和周长计算出来，其计算公式为：这是一个范围为0到1的无量纲数值，R值越大，则轮廓越接近圆形，以连续的圆形、正方型、和正三角形为例，计算它们的形状系数为：圆形，R=1；正方形，R=0.79；正三角形，R=0.6。2.2颗粒物貌的面积及直径是指颗粒在图像中的轮廓面积等于相同圆面积的直径。在一幅图像中，设有n个颗粒物体轮廓区域，即=1,2,3,4,...n，每个颗粒物体轮廓区域的面积是，每个颗粒的直径为是，颗粒平均直径是其算术平均值，表达式为：2.3灰色值g是指图像中的某个颗粒轮廓区域灰度值，各颗粒区域的灰度平均值，其表达式为：3煤颗粒形状系数分布规律用煤颗粒物理特征参数提取软件，对359个煤颗粒图像进行了分析，分别提取了基于颗粒直径、形状系数及灰度值的特征参数，绘制了粗粒煤图像物理特征参数变化规律图，如图3至图5所示。图3、图4与图5分别绘制了煤颗粒3～度对应的煤颗粒平均直径关系、煤颗粒平均灰度值关系、煤颗粒平均形状系数关系。高密度级的产物主要由岩石组成，低密度级的产物是煤，岩石的硬度明显大于煤炭，在破碎的过程中，岩石比煤炭不易破碎，一般认为在同一个粒度级别中大颗粒含有岩石成分多，其灰分也高，属于高密度级的产物。观察图3会发现，3～2mm粒度级别浮沉实验符合人们认知的规律，而2～1mm与1～0.25mm粒度级别的浮沉实验颗粒的平均粒度基本不变，与密度大小无关。通常在观察煤颗粒时，人的眼睛获取煤颗粒颜色、对光的反射等信息，通过经验可以初步判断煤颗粒的灰分大小、密度的高低。由图4可知，坐标点呈无序排列，表明煤炭粒度范围为3～0.25mm的灰度值与浮沉密度没有分布规律，计算机视觉技术计算的灰度值不能代替人的视觉判断。分析图5可知，粒度范围3～2mm、2～1mm或1～0.25mm时，高密度颗粒和低密度颗粒的形状系数变化不大。统计各个粒度范围的平均形状系数分别为：3～2mm=0.741、2～1mm=0.689、1～0.25mm=0.653，表明煤颗粒随着粒度的减小，形状系数在减少，图5曲线变化趋势证实了这一点。以1～0.25mm为例，应用数理统计F分布检验原理，分析煤颗粒形状系数分布是否有显著差异，计算结果见表1。查F分布表可知：,故没有显著差异。同理，对颗粒3～2mm,2～1mm进行统计分析检验，颗粒形状系数没有显著差异。形状系数的大小影响到重力选矿分选效果，当分选粒度范围在比较宽时，如流化床分选机入料粒度为3～0.25mm时，由于受到形状和粒度的影响，分选效果明显不好，当入料粒度为1～0.25mm时，分选效果明显变好。4煤颗粒粒度与直径的测量通过实验研究，分析了实验数据，结果表明：(1)应用图像处理技术提取粗颗粒煤物理特征在技术上是可行的；(2)应用计算机图像识别技术提取煤颗粒灰度值不能反映出