程棟等

摘 要：煤堆的顆粒形狀、大小等物理表征對煤的性質(zhì)有著重要的影響。如何提高煤的燃燒率，使其高效潔凈地燃燒成為當(dāng)下研究的重點(diǎn)。隨著分形理論的不斷發(fā)展與圖像處理技術(shù)的逐步成熟，該文聯(lián)想到結(jié)合圖像的分形特征對煤堆顆粒進(jìn)行研究探索。介紹了分形理論的基本概念和方法，闡述了數(shù)字圖象處理技術(shù)的應(yīng)用分析。為測量識(shí)別煤堆顆粒粒度，煤樣顆粒粒徑分布情況提供了一種有效的途徑。

關(guān)鍵詞：分形理論 圖像處理 識(shí)別檢測 粒徑分布

中圖分類號：TQ533 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號：1674-098X（2014）01（a）-0005-02

在我國的電力供應(yīng)中，有很大一部分來自火力發(fā)電?；鹆Πl(fā)電對煤炭資源的需求最大，因此提高煤的燃燒效率變得十分重要。煤的燃燒特征是煤的顆粒越小，越容易燃燒殆盡，而且在其燃燒過程中所產(chǎn)生的硫化氣體等污染物也會(huì)相對較少。所以通過一種有效的辦法對煤堆進(jìn)行顆粒粒度識(shí)別具有重要意義。顆粒物識(shí)別檢測通常采用的方法為篩析法、重量沉降法、激光散射分析等，這些方法中存在人為操作量大，重復(fù)性不好，且不能給出顆粒的相關(guān)參數(shù)特性等缺點(diǎn)[1]。該文運(yùn)用數(shù)字圖像處理技術(shù)對煤顆粒進(jìn)行處理分析，可避免上述方法的不足，提升測量速度節(jié)省時(shí)間，增強(qiáng)測量準(zhǔn)度和精度。并提出結(jié)合分形理論，對煤堆顆粒作分形分析。圖像處理方法作為對煤堆特性分析方法可利用軟件得到相關(guān)的煤堆顆粒粒度參數(shù)、進(jìn)而可以選擇相應(yīng)適合的條件對煤堆進(jìn)行顆粒過濾，從而滿足工業(yè)要求。

1 圖像處理技術(shù)

1.1 數(shù)字圖象處理的特點(diǎn)

隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展與工控程度的提高，圖像處理技術(shù)被越來越廣泛的運(yùn)用。在顆粒檢測識(shí)別領(lǐng)域，圖像處理技術(shù)有著得天獨(dú)厚的優(yōu)勢。它減少了單純的人工操作量，降低了測量過程中的粗糙性。提供了對復(fù)雜細(xì)微顆粒處理的可行性，加快了分析處理速度并且可以直接或間接的獲取人們所需要的信息。實(shí)現(xiàn)過程的實(shí)時(shí)監(jiān)測和控制。

1.2 煤堆顆粒的圖像識(shí)別系統(tǒng)框架

圖像識(shí)別系統(tǒng)主要包括圖像采集和圖像處理兩部分。圖像采集主要由圖像傳感器來完成，圖像處理主要由計(jì)算機(jī)和相應(yīng)的系統(tǒng)軟件來完成?？蚣苋鐖D1。

在煤堆里取樣，用粉碎機(jī)磨制好煤粒粗樣后得到煤的顆粒樣本如圖2。然后通過CCD圖像傳感器采集到圖像，進(jìn)行數(shù)字化處理后存入計(jì)算機(jī)，獲取煤粒原始圖像。再利用軟件對數(shù)字圖像進(jìn)行相應(yīng)處理得到相關(guān)圖像參數(shù)，最后根據(jù)所得參數(shù)數(shù)據(jù)分析得出煤粒特性結(jié)論。

這里選用CCD傳感器來獲取數(shù)字圖像如圖3所示。CCD圖像傳感器是一種特殊的半導(dǎo)體材料又名電荷耦合器[2]。它由大量按矩陣排列的獨(dú)立光敏元件構(gòu)成?？芍苯訉⒐庑盘栟D(zhuǎn)換為電信號，然后電信號經(jīng)放大和模數(shù)轉(zhuǎn)換后，實(shí)現(xiàn)圖像的獲取、存儲(chǔ)、傳輸、處理和復(fù)現(xiàn)等操作。由CCD攝像設(shè)備采集的光學(xué)圖像轉(zhuǎn)成模擬信號經(jīng)圖像模數(shù)轉(zhuǎn)換器進(jìn)行數(shù)字化后，得到數(shù)字圖像交由計(jì)算機(jī)處理。它最顯著的優(yōu)點(diǎn)是噪聲低、響應(yīng)速度快、像素分辨率高等。

1.3 煤堆顆粒圖像的數(shù)字化處理

在計(jì)算機(jī)中利用軟件對原始顆粒圖像（圖4）進(jìn)行預(yù)處理。對于一張圖像來說，往往需要提取目標(biāo)物，所以先作灰度變換減少圖像噪聲，保證圖像質(zhì)量。每一副圖像相當(dāng)于一個(gè)矩陣，矩陣的行和列確定圖像中的每一個(gè)點(diǎn)，矩陣中的元素值對應(yīng)該點(diǎn)的灰度級。圖像矩陣中的每個(gè)元素就是像素。顆粒本體灰度值與背景圖層灰度值較為均勻，進(jìn)行灰度變化后效果較好，灰度圖有無明顯的雙峰?；叶茸儞Q不足以達(dá)到最終效果，需要對圖像作二值化處理。手動(dòng)改變圖像閾值，顆粒圖像二值化效果發(fā)生改變，當(dāng)觀測圖像變化效果最為理想時(shí)停止改變，確定一個(gè)最佳的門限閾值。二值化處理后顆粒如圖5。另外也可以選擇自適應(yīng)閾值分割，但是無法同步觀察變化過程，且計(jì)算量相對較大耗時(shí)長，無法達(dá)到背景圖層與顆粒本體二值化圖像最佳效果。

2 煤堆顆粒特性分析

2.1 顆粒的形態(tài)描述

從顆粒的形態(tài)學(xué)切入，分析顆粒粒度及形狀。粒度是顆粒在空間范圍所占大小的線性尺度。通常表面光滑的球體顆粒的粒度用直徑表示，立方體顆粒的粒度用邊長表示。對不規(guī)則的礦物顆粒，可將與礦物顆粒有相同行為的某一球體直徑作為該顆粒的等效直徑。對許多取向混亂的顆粒按一定方向測量平均線度的統(tǒng)計(jì)作為當(dāng)量徑。由于獲取的是顆粒投影圖像，則可按二維投影規(guī)則對煤粒度進(jìn)行定義[3]。

2.2 煤堆顆粒粒度相關(guān)參數(shù)

顆粒面積的計(jì)算，通過對圖像像素點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)得到。統(tǒng)計(jì)獲得顆粒像素的個(gè)數(shù)后，還需要用一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位來標(biāo)定。通過比例換算得到目標(biāo)顆粒實(shí)際面積大小。采用逐行掃描的方式對圖像中每一個(gè)顆粒進(jìn)行標(biāo)號確定單個(gè)顆粒參數(shù)。這樣每一個(gè)目標(biāo)顆粒的參數(shù)都有一個(gè)歸屬，不容易產(chǎn)生混亂。

顆粒周長的計(jì)算可以通過對二值圖像中目標(biāo)物的邊緣像素計(jì)算獲得。依然可以采用順序逐行掃描的方式對圖像進(jìn)行掃描。對圖像邊緣像素跟蹤累加，統(tǒng)計(jì)像素個(gè)數(shù)可得周長。因此顆粒的當(dāng)量直徑可以根據(jù)顆粒粒度定義由面積和周長求得。此外還可以利用計(jì)算機(jī)圖像系統(tǒng)對顆粒進(jìn)行自定義多方向掃描，獲取每一個(gè)方向上的粒徑值再進(jìn)行平均。用該平均值對粒徑大小作粗估計(jì)值，這里并沒有對此種方法加以詳細(xì)證明。

這樣就可以根據(jù)不同粒徑的顆粒物在顆粒總體中所含的百分比來確定粒度分布。此外還可以根據(jù)顆粒粒度來進(jìn)行顆粒分級，明確顆粒的層次關(guān)系。

3 煤堆顆粒與分形理論

3.1 分形理論的定義

分形理論是時(shí)下非常流行的新理論。分形理論的最基本特點(diǎn)是用分形分維的數(shù)學(xué)工具來描述研究客觀事物。它跳出了一維的線、二維的面、三維的立體乃至四維時(shí)空的傳統(tǒng)藩籬[4]，更加接近客觀事物和復(fù)雜系統(tǒng)的真實(shí)屬性。

3.2 顆粒粒度的分形分析

在顆粒的形態(tài)特征中，主要討論了分形分維的方法。把分形維數(shù)作為顆粒形態(tài)描述的一個(gè)重要角度。分形維數(shù)在一定程度上體現(xiàn)了顆粒的某些化學(xué)物理特性。實(shí)際測定分維的辦法有很多，如根據(jù)尺度、測度關(guān)系、相關(guān)函數(shù)等。針對顆粒的不同特征可以建立不同的分形模型。對于無規(guī)顆粒具有如下分形特征式：

。

①根據(jù)邊緣進(jìn)行分形分析，顆粒的無歸邊緣曲線可利用盒維數(shù)[5]計(jì)算得分形維數(shù)。與邊緣線相交的正方形個(gè)數(shù)記為盒子數(shù)N（如圖6盒子數(shù)為16），盒子大小為k*k，k即盒子的邊長。存在推導(dǎo)關(guān)系式：-；D記為分形維數(shù)，B為常數(shù)。通過推導(dǎo)關(guān)系計(jì)算擬合數(shù)據(jù)可得到分形維數(shù)D。在對k取值時(shí)，k值越小所能取到的盒子數(shù)也越多，邊緣分形結(jié)果越精確。理論上顆粒邊緣復(fù)雜程度越大，分形維數(shù)值越大。邊緣分形維數(shù)體現(xiàn)顆粒的輪廓曲線特點(diǎn)。這里取了4個(gè)不同顆粒樣本進(jìn)行了圖像處理后，經(jīng)過計(jì)算分別得出4個(gè)樣本的分形維數(shù)，進(jìn)行比較。

從表1中可以看出顆粒邊緣分形維數(shù)變化不是特別明顯，原因可能與所取的盒子邊長k有關(guān)。還需要結(jié)合其他形狀參數(shù)來進(jìn)行特征描述。說明僅僅利用顆粒邊緣分形分維作為煤粉顆粒特性標(biāo)準(zhǔn)描述有待改進(jìn)。

②根據(jù)顆粒粒徑分形有關(guān)系式：-。是粒徑分布分形維數(shù)，R是粒徑大小，為粒徑大于R的顆粒數(shù)。同樣可以通過擬合數(shù)據(jù)計(jì)算得到顆粒粒徑分布分形維數(shù)。在選取了3組顆粒圖像進(jìn)行了顆粒粒徑分布分形維數(shù)計(jì)算后得到相關(guān)參數(shù)如表2。

從表2來看，粒徑分布分形很大程度上與顆粒數(shù)目有關(guān)。分形維數(shù)是根據(jù)統(tǒng)計(jì)粒徑R以及對應(yīng)的顆粒數(shù)目N進(jìn)行擬合后得到的直線斜率。盡可能的選取較多的顆粒圖進(jìn)行計(jì)算，分形維數(shù)越準(zhǔn)確粒徑分布分形偏差越小。顆粒粒徑與分布分形維數(shù)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，粒徑越小分布分形維數(shù)越大，粒徑分布隨粒徑減小呈現(xiàn)的分形特征越明顯，反映煤堆顆粒粒徑分布越復(fù)雜。

5 結(jié)語

對于煤堆顆粒的識(shí)別，采用數(shù)字圖象處理技術(shù)能夠提高識(shí)別檢測的速度，同時(shí)還可以減小大量人為干預(yù)造成的誤差，避免檢測重復(fù)性低等缺點(diǎn)。對于煤炭行業(yè)提高燃煤利用率和降低污染有著重要的意義。本文主要通過圖像灰度變換、圖像分割等方法對煤粒圖像做處理。同時(shí)結(jié)合分形理論進(jìn)行分析，得到煤堆顆粒粒徑分布分形等參數(shù)，說明了顆粒分形的可行性并對煤的顆粒分形特征進(jìn)行描述。但是在粒度形態(tài)識(shí)別中只是對二維投影圖顆粒粒徑做了說明，還可以從形狀因子等參數(shù)考慮，綜合描述顆粒特征。對顆粒分布分形也不完善，需要做進(jìn)一步研究。此外，如何更好的提取顆粒的邊緣輪廓，找到顆粒新的參考特性以及分形與工業(yè)分析之間的關(guān)系是下一步探討的方向。

參考文獻(xiàn)

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[2] 王丹青.基于分形理論的大氣懸浮顆粒物圖像識(shí)別[D].武漢：武漢理工大學(xué)，2006.

[3] 霍紅濤.數(shù)字圖象處理[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2003.

[4] Mandelbrot B.B.The fractal geometry of nature[M].San Francisco：Freeman，1982.

[5] 章萍，黃勇理.基于顯微觀測及圖像處理的顆粒的檢測綜述[J].現(xiàn)代測量與實(shí)驗(yàn)室管理，2004（2）：3-6.

。

①根據(jù)邊緣進(jìn)行分形分析，顆粒的無歸邊緣曲線可利用盒維數(shù)[5]計(jì)算得分形維數(shù)。與邊緣線相交的正方形個(gè)數(shù)記為盒子數(shù)N（如圖6盒子數(shù)為16），盒子大小為k*k，k即盒子的邊長。存在推導(dǎo)關(guān)系式：-；D記為分形維數(shù)，B為常數(shù)。通過推導(dǎo)關(guān)系計(jì)算擬合數(shù)據(jù)可得到分形維數(shù)D。在對k取值時(shí)，k值越小所能取到的盒子數(shù)也越多，邊緣分形結(jié)果越精確。理論上顆粒邊緣復(fù)雜程度越大，分形維數(shù)值越大。邊緣分形維數(shù)體現(xiàn)顆粒的輪廓曲線特點(diǎn)。這里取了4個(gè)不同顆粒樣本進(jìn)行了圖像處理后，經(jīng)過計(jì)算分別得出4個(gè)樣本的分形維數(shù)，進(jìn)行比較。

從表1中可以看出顆粒邊緣分形維數(shù)變化不是特別明顯，原因可能與所取的盒子邊長k有關(guān)。還需要結(jié)合其他形狀參數(shù)來進(jìn)行特征描述。說明僅僅利用顆粒邊緣分形分維作為煤粉顆粒特性標(biāo)準(zhǔn)描述有待改進(jìn)。

②根據(jù)顆粒粒徑分形有關(guān)系式：-。是粒徑分布分形維數(shù)，R是粒徑大小，為粒徑大于R的顆粒數(shù)。同樣可以通過擬合數(shù)據(jù)計(jì)算得到顆粒粒徑分布分形維數(shù)。在選取了3組顆粒圖像進(jìn)行了顆粒粒徑分布分形維數(shù)計(jì)算后得到相關(guān)參數(shù)如表2。

從表2來看，粒徑分布分形很大程度上與顆粒數(shù)目有關(guān)。分形維數(shù)是根據(jù)統(tǒng)計(jì)粒徑R以及對應(yīng)的顆粒數(shù)目N進(jìn)行擬合后得到的直線斜率。盡可能的選取較多的顆粒圖進(jìn)行計(jì)算，分形維數(shù)越準(zhǔn)確粒徑分布分形偏差越小。顆粒粒徑與分布分形維數(shù)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，粒徑越小分布分形維數(shù)越大，粒徑分布隨粒徑減小呈現(xiàn)的分形特征越明顯，反映煤堆顆粒粒徑分布越復(fù)雜。

5 結(jié)語

對于煤堆顆粒的識(shí)別，采用數(shù)字圖象處理技術(shù)能夠提高識(shí)別檢測的速度，同時(shí)還可以減小大量人為干預(yù)造成的誤差，避免檢測重復(fù)性低等缺點(diǎn)。對于煤炭行業(yè)提高燃煤利用率和降低污染有著重要的意義。本文主要通過圖像灰度變換、圖像分割等方法對煤粒圖像做處理。同時(shí)結(jié)合分形理論進(jìn)行分析，得到煤堆顆粒粒徑分布分形等參數(shù)，說明了顆粒分形的可行性并對煤的顆粒分形特征進(jìn)行描述。但是在粒度形態(tài)識(shí)別中只是對二維投影圖顆粒粒徑做了說明，還可以從形狀因子等參數(shù)考慮，綜合描述顆粒特征。對顆粒分布分形也不完善，需要做進(jìn)一步研究。此外，如何更好的提取顆粒的邊緣輪廓，找到顆粒新的參考特性以及分形與工業(yè)分析之間的關(guān)系是下一步探討的方向。

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。

①根據(jù)邊緣進(jìn)行分形分析，顆粒的無歸邊緣曲線可利用盒維數(shù)[5]計(jì)算得分形維數(shù)。與邊緣線相交的正方形個(gè)數(shù)記為盒子數(shù)N（如圖6盒子數(shù)為16），盒子大小為k*k，k即盒子的邊長。存在推導(dǎo)關(guān)系式：-；D記為分形維數(shù)，B為常數(shù)。通過推導(dǎo)關(guān)系計(jì)算擬合數(shù)據(jù)可得到分形維數(shù)D。在對k取值時(shí)，k值越小所能取到的盒子數(shù)也越多，邊緣分形結(jié)果越精確。理論上顆粒邊緣復(fù)雜程度越大，分形維數(shù)值越大。邊緣分形維數(shù)體現(xiàn)顆粒的輪廓曲線特點(diǎn)。這里取了4個(gè)不同顆粒樣本進(jìn)行了圖像處理后，經(jīng)過計(jì)算分別得出4個(gè)樣本的分形維數(shù)，進(jìn)行比較。

從表1中可以看出顆粒邊緣分形維數(shù)變化不是特別明顯，原因可能與所取的盒子邊長k有關(guān)。還需要結(jié)合其他形狀參數(shù)來進(jìn)行特征描述。說明僅僅利用顆粒邊緣分形分維作為煤粉顆粒特性標(biāo)準(zhǔn)描述有待改進(jìn)。

②根據(jù)顆粒粒徑分形有關(guān)系式：-。是粒徑分布分形維數(shù)，R是粒徑大小，為粒徑大于R的顆粒數(shù)。同樣可以通過擬合數(shù)據(jù)計(jì)算得到顆粒粒徑分布分形維數(shù)。在選取了3組顆粒圖像進(jìn)行了顆粒粒徑分布分形維數(shù)計(jì)算后得到相關(guān)參數(shù)如表2。

從表2來看，粒徑分布分形很大程度上與顆粒數(shù)目有關(guān)。分形維數(shù)是根據(jù)統(tǒng)計(jì)粒徑R以及對應(yīng)的顆粒數(shù)目N進(jìn)行擬合后得到的直線斜率。盡可能的選取較多的顆粒圖進(jìn)行計(jì)算，分形維數(shù)越準(zhǔn)確粒徑分布分形偏差越小。顆粒粒徑與分布分形維數(shù)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，粒徑越小分布分形維數(shù)越大，粒徑分布隨粒徑減小呈現(xiàn)的分形特征越明顯，反映煤堆顆粒粒徑分布越復(fù)雜。

5 結(jié)語

對于煤堆顆粒的識(shí)別，采用數(shù)字圖象處理技術(shù)能夠提高識(shí)別檢測的速度，同時(shí)還可以減小大量人為干預(yù)造成的誤差，避免檢測重復(fù)性低等缺點(diǎn)。對于煤炭行業(yè)提高燃煤利用率和降低污染有著重要的意義。本文主要通過圖像灰度變換、圖像分割等方法對煤粒圖像做處理。同時(shí)結(jié)合分形理論進(jìn)行分析，得到煤堆顆粒粒徑分布分形等參數(shù)，說明了顆粒分形的可行性并對煤的顆粒分形特征進(jìn)行描述。但是在粒度形態(tài)識(shí)別中只是對二維投影圖顆粒粒徑做了說明，還可以從形狀因子等參數(shù)考慮，綜合描述顆粒特征。對顆粒分布分形也不完善，需要做進(jìn)一步研究。此外，如何更好的提取顆粒的邊緣輪廓，找到顆粒新的參考特性以及分形與工業(yè)分析之間的關(guān)系是下一步探討的方向。

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