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一种浮选泡沫视频图像自适应筛选方法

yuyutoo 2024-10-13 00:30 4 浏览 0 评论

摘 要: 针对浮选视频图像获取过程中出现的图像质量问题,提出一种浮现泡沫视频图像自适应筛选方法。首先通过分析浮选图像纹理特征选取评价参数,然后采用改进BP神经网络建立图像质量评判模型,对不同质量图像进行评判筛选。实验证明,该方法筛选速度快且识别正确率和效率高,筛选后的图像分割效果好。

0 引言

现代选矿工业中,泡沫浮选的主要目的就是提高矿物中精矿的品位[1]。浮选工艺复杂,是一个含有固、液、气三相变化的物理化学过程[2],并且泡沫表面运动状态不稳定,获取的图像特征也各不相同。传统生产方式主要是人工控制,并且有主观依赖性大、劳动强度大、资源利用率低等局限[3]。随着机器视觉和数字图像处理技术应用到浮选中,通过机器实时对浮选表面进行监控,提取特征参数。这些特征参数主要包括泡沫大小、形状、纹理特征、流速[4]等。

针对浮选图像质量的评价,只有无参考质量评价方法。有些学者通过利用共生矩阵内的纹理特征参数[5]对图像进行质量评价。本文通过提取浮选泡沫图像纹理特征参数并利用BP神经网络,建立浮选图像质量评价模型[6],然后采用经典改进分水岭分割算法[7]来验证所筛选图像处理效果。实验证明:本文所用浮选图像质量评价方法可以筛选出不同质量浮选图像,筛选出来的合格图像分割效果明显,而且自动识别准确率得到了提高。

1 灰度共生矩阵理论及特征参数提取分析

1.1 灰度共生矩阵参数提取

灰度共生矩阵表达了图像灰度分布在空间位置上反复出现情况,其定义为θ方向上相隔距离d的一对像素分别具有灰度值i和j出现概率,记为P(i,j;d,θ)。设f(x,y)是对应图像空间位置坐标(x,y)的灰度值,L为图像灰度等级,Lr、Lc代表图像行和列的维数。f(x,y)=i和f(x+Dx,y+Dy)=j为像素对,取值为0°、45°、90°和135°,公式如下所示:

P(i,j;d,θ)={[(x,y),(x+Dx,y+Dy)]|∈(Lr,Lc)×(Lr,Lc)f(x,y)=i,f(x+Dx,y+Dy)=j}(1)

本文选取灰度共生矩阵中4个纹理特征,以及图像灰度和高亮区域所占比例作为浮选图像质量评价指标。各特征参数表达式如下所示:

(1)图像能量asm为:

其中,Sw为高亮区域的像素总数,S为总像素数。

1.2 各项特征参数数据特性分析

本文在研究分析时分别选取曝光过度图像、曝光不足图像、模糊图像以及正常图像各30幅,并提取各特征参数。图1是图像纹理特征分布状态。

图1中(a)到(f)分别为对应能量、熵值、惯性矩、相关度、灰度均值和高亮区域比率评价指标的分布图。从图1中纹理特征分布图中可以明显看出,不同质量浮选泡沫图像之间特征参数分布差别明显,但是有些特征参数的分布区分度较低。

2 BP神经网络算法

2.1 神经网络结构

BP神经网络原理通过误差反向传播算法对网络进行不断训练,减少目标与实际输出误差,按照输出层到中间层再到输出层的顺序逐渐修正连接权值。通过不断修正误差,提高输入正确率[8]。BP神经网络结构图如图2所示。

把4种不同质量图像并分别设为1~4共4个等级并编码,分别为1000、0100、0010、0001。对应有4个输出神经元。隐含层神经元经过试验得出神经元个数为34时学习效率最小。

BP网络的学习过程为:

(1)初始化权值wi,j和vi,j,阈值

j和

t在(-1,1)之间随意取值。

(2)选取任意一组输入(a1k,a2k,a3k,…,ank)和目标样本(y1k,y2k,…,yqk)输入网络。

(3)计算网络目标向量(y1k,y2k,…,yqk)与实际输出ct的一般化误差dt。

(4)通过vij,dt和中间层输出bj计算中间每个单元一般性误差ejk。

(5)利用dt,bj修正权值vij和阈值

t。最后通过ejk和输入(a1k,a2k,a3k,…,ank)修正输入层和隐含层的权值wi,j和阈值

j。

2.2 BP神经网络算法改进

BP神经网络经常会陷入局部极小值和收敛,本文采用附加动量法和自适应学习速率法对BP神经网络进行改进。附加动量法对权值wi,j在反向传播基础上对前一次权值进行加权产生新权值,计算公式如式(8)所示。

其中,?浊为学习效率,?琢为动量因子,n为训练次数。附加动量法可以使权值误差更加接近误差曲线最底部,使之可以跳出局部极小值。其收敛机制如式(9)所示。

其中,E(n)表示第n步误差。

3 实验仿真结果与分析

本文中采用双层网络结构,隐含层传递函数tansig(n),输出层传递函数logsig(n)。最小均方误差和学习效率为0.01和0.1,动量系数为0.95。将图1中样本数据作为样本学习训练,另取80组数据作为校验样本。校验样本如表1所示,仿真结果如表2所示,分析实验结果和人工判别成功率如表3所示。

由表1和表2看出,本文方法所判别结果与实际图像结果一致。在试验中,对150幅图像处理时间不到 0.01 s,完全可以满足现场需求,且判别正确率比人工识别精确。对筛选后不同质量的图像进行了经典改进分水岭算法分割,分割效果对比如图3所示。

从图3可以看出,不同质量浮选泡沫图像的分割效果,经过分水岭算法的分割后,(a)图像泡沫基本被分割出来,(b)、(c)和(d)图像分割效果非常差。经过筛选,在对高质量图像进行分割或是特征参数提取时,结果更准确,处理效果更好。

4 结论

数字图像处理技术应用于工业浮选是为了辅助生产,提高矿物回收率,降低劳动强度。本文选取浮选图像纹理特征作为图像质量评价指标,通过分析各因子随时间序列分布状态,并利用改进的BP神经网络生成浮选视频图像自适应筛选模型。该模型可以快速准确地对浮选图像进行质量评价,筛选出不同质量浮选泡沫图像,提高图像识别效率和精度。在今后研究中,把该图像质量评价结果应用于浮选图像智能采集,实现图像采集系统自动控制,当曝光过度时,可以采用减少曝光时间、减少进光量或降低图像亮度,反之,增大曝光时间。对于模糊图像直接从图像序列中删除掉,由此提高浮选实时监控系统实用性和图像采集效率。

参考文献

[1] 何桂春,黄开启.浮选指标与浮选泡沫数字图像关系的研究[J].金属矿山,2008(8):96-100.

[2] MORAR S H, HARRIS M C, BRADSHAWD J. The use of machine vision to predict flotation performanc[J]. Minerals Engineering, 2012(36):31-36.

[3] 刘文礼,路迈西,王勇,等.煤泥浮选泡沫纹理特征的提取及泡沫状态识别[J].化工学报,2003,54(6):832-372.

[4] 阳春华,周开军,牟学民,等.基于计算机视觉的浮选泡沫颜色及尺寸测量方法[J].仪器仪表学报,2009,30(4):717-721.

[5] 杨彪,江朝晖,陈铎,等.基于客观参数的图像质量评估[J].计算机仿真,2009,26(5):232-235.

[6] 范媛媛,桑英军,沈湘衡.基于BP神经网络的图像质量评价参数优化[J].应用光学,2011,6(32):1150-1156.

[7] 丁伟杰,范影乐,庞全.一种改进的基于分水岭算法的粘连分割研究[J].计算机工程应用,2007,43(10):70-72.

[8] LI X W. Combined use of BP neural netwo-rk and computational integral imaging reco-nstruction for optical multiple-image security[J]. Optics Communica, 2014,31(5):147-158.

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