基于图像处理技术的颗粒检测系统

苑玮琦 暴吉宁 李立奇

(沈阳工业大学视觉检测技术研究所，沈阳 110870)

颗粒粒度是颗粒类物质的重要质量指标,其准确的测量对颗粒后续加工的许多技术性能和实际应用具有重要的指导意义。目前，在农业上，颗粒检测系统可以用来检测大米在装袋之前是否合格；在地质学上，颗粒检测系统可以用来检测沙土在外力冲击及挤压等情况下的应力反应等。颗粒检测工业将成为21世纪最重要的基础产业之一[1,2]。目前对颗粒粒度的检测大多采用筛分法、显微镜法及沉降法等，这些方法存在测量准确度低、测量复杂及代表性差等问题。随着计算机技术尤其是多媒体技术、数字图像的处理与分析理论及其配套技术的不断发展和完善，机器视觉技术在颗粒检测系统中已经有了应用[3]。基于图像处理技术的颗粒检测有了很大进展，可以有效克服以上方法的不足，得到合理准确的检测结果，同时也代表了粒度检测的发展方向。

以钢砂颗粒作为主要研究对象，选用颗粒样本的直径在50～500μm。采用高分辨率的线阵CCD相机和工业显微放大镜头，实现了在高分辨率下对动态粉体颗粒的拍摄和自动识别的目的。众所周知，用线阵相机拍摄的图像，其传输速度较快，清晰度高，并且获得的图片所含颗粒数目较多，满足实验对颗粒粒径分析的要求。同时，采用DSP处理器自动控制相机工作，设计了一个完整的图像识别系统。

颗粒检测系统主要由光源、干法分散进样系统机、光学工业放大镜头、线阵相机、图像处理器(TMS320DM648开发板)、显示屏和震动开关组成，如图1所示。

图1 颗粒检测系统组成

系统的工作流程：光源、相机、处理器上电后，分散进样系统机开始进料，进而使震动开关发送有效信号触发DSP工作，DSP发送控制信息控制线阵相机开始采集图片，采集到的图片经过图像处理技术的分析和处理，最后检测出图片的颗粒粒度。

1.1 光源

在实验中选择LED灯制成的光源，这是因为：由荧光灯制成的光源亮度和稳定性都很差；由卤素灯制成的光源虽然亮度够用，但使用寿命较短；而相对来说，LED灯制成的光源使用寿命长且亮度稳定。又由于实验需要直射光，因此制成了条形的LED光源，如图2所示。

图2 自制的条形LED光源

1.2 颗粒拍摄方向

系统的目的是对大量的颗粒样本进行处理分析，为了减少大量颗粒的粘连现象，所以需要颗粒运动起来。设计采用使颗粒竖直下落的方式，在其在下落的过程中进行拍摄，如图3所示，这种方式很好地解决了颗粒粘连问题，为此购进了型号为BT-900的干法分散进样系统机。

图3 竖直下落的拍摄方式

1.3 相机

由于设计选择了竖直下落的拍摄方式，在下落的过程中颗粒做自由落体运动，而且颗粒本身的检测范围在50～500μm之间，体积很小，所以选择了适合拍摄高速运动物体的相机——线阵相机。与面阵相机相比，它具有较高的扫描频率和分辨率，可以对颗粒进行逐行扫描，最后将拍得的图像进行处理。所以对线阵相机来说，行频(Hz)是一个重要参数，指每秒在屏幕上从左到右扫描的次数，它的数值越大拍摄的图像分辨率越高，稳定性越好。

本次设计选择了颗粒在做自由落体下降到15mm时进行拍摄，由自由落体公式可知：

Vt2=2gh

(1)

其中g取9.8m/s2，则颗粒在h=15mm时的速度Vt为542mm/s。在这里，设每个颗粒需要5个像素表示，每个颗粒的大小最小为50μm，则视觉精度为50/5=0.01mm/像素。又因为有：

Vt/S=L

(2)

式中L——相机的行频；

S——视觉检测精度。

所以，此时的相机的行频为542/0.01=54.2kHz。

综上所述，本次实验选用SG14-01K80型线阵相机[4]，其分辨率为1 024，行频为68kHz，像元大小为14μm，靶面大小为14.336mm，镜头接口为F口，数据接口为千兆网口，数据格式为8bit，满足实验需求。

1.4 光学放大镜头

在镜头的选择问题上，要注意以下参数：镜头的成像尺寸、镜头的分辨率、镜头焦距和视野角度、镜头工作距离、镜头接口。

综合各种因素，本次实验选用了Navitar Zoom 6000定焦镜头(1-6232、1-62922)。这款工业镜头的接口为F口，与选用的相机接口相匹配；靶面大小为30mm；放大倍数在1.4～9.0之间可调；工作距离为92mm，防止了颗粒下落过程中，颗粒的粉尘附着镜头，影响图片的质量；视场范围为3.3～21.0mm，垂直视场范围为2.475～15.750mm；镜头分辨率为213线对。

1.5 处理器

本次设计选用了以TMS320DM648处理器为核心的开发板[5,6]。TMS320DM648属于DaVinci系列DSP芯片，主要应用于智能视频监控、网络视频服务器及机器视觉等领域。DM648采用C64x+内核，主频最高可达1.1GHz，并且代码与C64x完全兼容。

1.6 显示器

本次设计选用LQ035NC111模拟液晶显示屏，分辨率为320×240，满足实验要求，可自动调节亮度，自带驱动板，可直接连线使用。由于实验使用视频编码芯片SAA7105H，其输出格式为S-Video的模拟信号，但目前市面上的液晶显示屏只支持RCA信号(复合信号)，所以在视频编码器芯片和显示器之间使用了S-Video信号转RCA信号的信号线。

2 图像处理过程与结果

硬件系统组装完毕后，对颗粒样品进行了图像采集，采集的颗粒图像如图4所示。

图4 采集到的颗粒图像

采集到的图像要进行相关处理，首先将图像进行边缘检测、图像填充，使图像的背景与目标物的对比更为清晰，改善图像的质量；再把质量改善后的图像进行形态学的腐蚀和膨胀处理；最后经过连通域处理手段，统计图像中颗粒的个数，经过相关计算处理得出颗粒的面积与直径。具体步骤为：

a. 在边缘检测中，采用基于canny算子的边缘检测方法对图像进行处理[7]，尽可能多地标识出颗粒图像中的实际边缘；

b. 在边缘检测的基础上，对图像进行填充，并将背景设置为白色，颗粒设置为黑色；

c. 对颗粒图像进行观察后，利用形态学的基本运算——开运算(先腐蚀，后膨胀)，对图像进行处理，从而达到改善图像质量的目的[8]。

处理后的图像效果如图5～7所示。

图5 边缘检测效果

图6 图像填充效果一

图7 图像填充效果二

再通过统计颗粒内部的像素个数求出颗粒的面积，然后根据面积与直径的关系，求出编号分别为0，1，…，22颗粒直径分别为43、43、11、52、54、

24、19、23、33、14、17、46、24、23、25、29、33、20、36、44、38、45、19像素。可以看出，颗粒粒度的平均直径D≈32像素，而像素大小由相机和镜头决定。镜头在放大倍率为1.4倍时的视场为21mm，也就是说拍摄21mm宽度的图像映射到30mm的靶面上。而选用的线阵相机靶面为14.336mm，所以采集到的是实际视场宽度为10.035 2mm的图像。这时图像的检测精度为10.0352/1024=0.0098≈0.01mm，即相机的一个像素点约表示实际图片的大小为10.035 2μm，由此得出颗粒的实际直径D实际=321.1264μm。

3 结束语

介绍了基于机器视觉检测技术的颗粒粒度检测系统。通过选用的镜头和相机，再选择一个合理的位置后，对经过进样系统机做自由落体运动的颗粒进行图像采集，在采集的过程中，需要自制的光源对采集的颗粒进行照明，获得效果较好的颗粒图片，然后经过相关的图像处理技术最终获得颗粒样品的相关信息。经过实验证明，该系统可以达到实验目的，可对直径在50～550μm的颗粒进行采集和处理，具有一定的应用价值。

[1] 苗春卫，李玉祥，王克家，等.基于数字图像处理的煤粉颗粒检测[J].应用科技,2003,30(2):1～3.

[2] 李文苑，幸福堂．粉体颗粒的流动模型研究现状[J].安全与环境工程，2013，20(1):53～55.

[3] 侯小红.基于图像处理的煤粉颗粒检测技术研究[D].太原：太原理工大学，2006.

[4] 唐湘娜．铁轨表面缺陷的视觉检测算法研究[D]．长沙：湖南大学，2013．

[5] 苑玮琦，于洋，汤永华.应用于DM648的FLASH自动加载实现方法[J].电子设计工程，2014，22(9):180～183.

[6] 甘泉，徐光辉，郭伟涛．基于DSP/BIOS的千兆以太网的研究与实现[J]．军事通信技术，2011，32(1)：82～85．

[7] 崔屹．图像处理与分析——数学形态学方法及应用[M].北京:科学出版社，2000．

[8] 肖大雪．浅析数学形态学在图像处理中的应用[J].科技广场,2013,(5):10～19.