[发明专利]一种基于连通分量检测的统计球团矿数量的方法

说明书

本发明公开一种基于连通分量检测的统计球团矿数量的方法，包括以下步骤：针对球团生产过程中将大量球团倒入传送带瞬间拍下的图像，设计一种运用图像分析、连通分量检测，进行球团数量统计的方法。首先对原图像进行预处理，针对原图像采用Sobel算子求取边界，用原图像减掉边界图像后再采用高斯滤波，消除噪声的影响；采用CLAHE算法增强图片的对比度，将图片二值化；再进行腐蚀、膨胀等形态学操作，对得到的图像求取连通分量，即可得到实际的球团矿数量。本方法可在球团有粘连，前景物体与背景颜色相似且边界不明显的情况下有效地提取出前景物体，实现球团矿的个数与位置检测。

技术领域

本发明涉及钢铁冶炼领域，特别是涉及一种球团矿数量的检测方法。

背景技术

钢铁产业作为我国制造业的支柱产业，当前正面临着节能降耗、技术创新、供给侧改革等重要挑战。球团矿是高炉炼铁的主要原料，高炉中球团矿的数量直接影响着高炉冶炼的效率。基于高炉中球团矿数量与位置的检测，进而可以得到实际球团的大小，有利于解决传统球团矿人工筛分过程中的低效率问题。

传统的对球团矿检测的方法主要依靠人工分筛分法，在筛分过程中会有效率低，误差较大等问题，并且不能很好地进行球团矿燃烧效率评估，限制了高炉炼铁的产能，而传统的图像分割方法，并不能有效地对昏暗背景下的球团矿进行分割。例如：秦长泽在其硕士论文中采用的分水岭分割的方法对球团矿进行筛选，但对于背景杂质和球团矿相似度极高的图片，分水岭算法并不能起到很好的作用。而通过计算连通分量，可以有效地得到每一个球团矿的位置，并取针对球团的特点进行筛选，可以精准地筛选出所有的球团矿，消除背景的影响。

发明内容

本发明目的：将连通分量应用于球团矿数量检测，开发了一种针对杂质较多图像的数量识别算法，可以为球团矿数量检测、模型评估提供高效、智能的鉴定方法。

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于连通分量检测的统计球团矿数量的方法，该方法包括以下步骤：

Step1： 针对拍摄到的球团矿样本图像，采用Sobel算子分别求取出x、y两个方向的边界图像，然后进行图像加权；

Step2：用原图像减掉Step1得到的边界图像，得到边界更加清晰的球团矿图片；

Step3：在Step2的到的图像基础上，采用高斯滤波法，尽可能消除图像上噪声所带来的影响，同时又尽量不破坏球团的边界信息；

Step4：将图像转化为灰度图像，采用CLAHE算法，增强图像的对比度，使球团更加明显，然后采用局部阈值的方法对图像进行二值化；

Step5：在得到的二值图像上先后进行腐蚀与膨胀操作，确保图片中的每个球团可以形成一个连通分量；

Step6：求取图片中的连通分量的个数，对于所得到的连通域进行筛选，对求取的连通区域进行像素点数量筛选，小于200个像素点和大于1000个像素点的区域都进行剔除，最后求取连通分量的个数。

进一步的，所述Step1中预处理为选用Sobel算子分别在x、y两方向取差分阶数1，在3*3的模板中进行卷积，在得到的两幅图像后，各按0.5的权重进行加权。

进一步的，所述Step3中采用的噪声处理方法为高斯滤波，高斯核大小为27*27，锚点为中心点。

进一步的，所述Step4中，对图像的二值化采用了CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C自适应局部阈值的方法，BlockSize为45，常数C为3。

进一步的，所述Step5中，对图像先后采用了腐蚀与膨胀操作，内核形状均为MORPH_ELLIPSE，Size为：（3,3），锚点是中心点。