用图像筛选法求取带有随机参数之颗粒堆的质量分级曲线

作者：陈恳; Larry; E.Banta图像筛选图像处理颗粒筛选机器视觉分级曲线

摘要：对带有随机参数的颗粒堆按其质量,规格尺寸和形状进行分级而获得其分布曲线在颗粒加工工业上是一道常见的工序,通常采用的是物理筛选的方法.这种传统方法的主要缺点是耗时长、人工投入较多,不能实现过程控制中的实时反馈.采用机器视觉技术,基于图像处理法对相关颗粒图形进行分析处理,从而快速获取其规格尺寸,形状和体积等相关参数值,可以大大提高工作效率.对已经用图像处理算法获得其有关几何参数的颗粒堆,通过求得它们扁平度的分布曲线,再用概率统计的方法来确定其图像筛选结果,从而建立起与其物理筛选相关性.基于这种相关性,对其他具有相同或相似随机参数颗粒堆首先进行随机采样,然后分别进行图像筛选和物理筛选.作者在论文中阐述了图像筛选和物理筛选方法,并比较了这z种筛选方法所得的结果,证实了图像筛选代替物理筛选的可行性和有效性.

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社