梁 爽,何永輝,翁小平,殷澤軍

(1.寶山鋼鐵股份有限公司中央研究院,上海 201999; 2.中國寶武鋼鐵集團有限公司寶武炭材料科技有限公司,上海 201900)

1 概述

焦類炭材料顆粒是生產(chǎn)超高功率電極、特種炭素材料、炭纖維及其復(fù)合材料等高端炭素制品的原料,有著廣泛的應(yīng)用[1-3]。焦類炭材料的顆粒形態(tài)也能在一定程度上反映出其性能[4]。因此,焦類炭材料顆粒的尺寸分布是其重要的質(zhì)量指標(biāo)之一。

在生產(chǎn)過程中,應(yīng)實時監(jiān)控焦類炭材料的尺寸分布,從而為調(diào)整生產(chǎn)工藝提供依據(jù)。目前,主要采用人工篩分的方法來統(tǒng)計焦類炭材料的尺寸分布。這種方法存在明顯的不足,代表性較差,不能精確計算每一顆焦類炭材料的實際尺寸值,且工人勞動強度大,無法實現(xiàn)有效跟蹤,如圖1所示。

圖1 多級篩分法示意圖

本文針對國內(nèi)某焦類炭材料產(chǎn)線在線質(zhì)量檢測需求,提出研制應(yīng)用到炭材產(chǎn)線的焦類炭材料顆粒度在線檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)結(jié)合自動篩分和機器視覺技術(shù),有效實現(xiàn)對焦類炭材料粒度在線自動化篩分及顆粒度粒徑的識別實現(xiàn)及時反饋。

2 工作原理及系統(tǒng)設(shè)計

2.1 系統(tǒng)構(gòu)架及原理

焦類炭材料顆粒度在線檢測系統(tǒng)由篩分系統(tǒng)、成像系統(tǒng)、電氣系統(tǒng)、計算機系統(tǒng)、軟件系統(tǒng)及機械設(shè)備六大部分組成,如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)基本構(gòu)架

將焦類炭材料通過自動篩分裝置進行焦類炭材料不同顆粒度的篩分與自動稱重及記錄,再通過傳送帶完成圖像檢測及最終的焦類炭材料的分類回收,按照算法計算每顆顆粒粒徑并記錄顆粒數(shù),自動生成尺寸概率分布圖和其他用戶要求的統(tǒng)計圖,最后將檢測結(jié)果進行統(tǒng)計生成報表。

2.2 篩分裝置

篩分裝置包括:焦類炭材料顆粒進料、稱重、篩分為一體的三工位機構(gòu),篩分篩網(wǎng)放置、翻轉(zhuǎn)為一體的六工位機構(gòu),以及篩網(wǎng)堵塞檢查與清除一體的三維運動篩網(wǎng)清理機構(gòu)。

通過不同大小的篩網(wǎng)及旋轉(zhuǎn)盤實現(xiàn)自動篩分不同顆粒度的焦類炭材料。篩分出來的對應(yīng)大小的顆粒首先進行稱重,然后分別倒入振動上料臺抖料臺,按照不同顆粒度尺寸調(diào)整抖料口的大小,并且沿傳送帶左右方向在一定范圍內(nèi)抖動、落料,使焦類炭材料顆粒之間互相不黏連,經(jīng)過傳送帶并且完成視覺顆粒度檢測后,顆粒掉入回收料筐(不同篩網(wǎng)對應(yīng)不同回收料筐),完成檢測,如圖3所示。

圖3 篩分裝置示意圖

2.3 檢測單元

視覺檢測單元包括:來料傳送機構(gòu)、工業(yè)相機、光源、激光三維傳感器以及電器控制系統(tǒng)用于完成傳送帶上的顆粒圖像的采集以及視覺系統(tǒng)的圖像處理、控制、存儲等功能。提供友好的顯示、人機交互界面。能夠?qū)崿F(xiàn)自動識別黏連的焦類炭材料,并采用機器學(xué)習(xí)技術(shù)對黏連的顆粒自動切分。計算每個顆粒的實際尺寸,為現(xiàn)場生產(chǎn)提供更精準的數(shù)據(jù)支撐,如圖4所示。

圖4 成像檢測裝置示意圖

3 系統(tǒng)軟件實現(xiàn)

3.1 軟件框架及算法流程

系統(tǒng)軟件功能模塊包含了圖像采集模塊、快速顆粒分割、自動黏連分割、向?qū)綐?biāo)定、樣本標(biāo)記、樣本管理、統(tǒng)計圖標(biāo)顯示、長期存檔及終端界面等?；玖鞒倘鐖D5所示。

圖5 圖像處理的基本流程圖

3.2 分類識別算法

3.2.1 連通區(qū)域分析

綜上所述，援疆實習(xí)支教是師范生實踐育人的重要形式和載體，也是河西學(xué)院“向西發(fā)展”服務(wù)新疆地方經(jīng)濟社會建設(shè)的重大舉措。援疆實習(xí)支教對大學(xué)生思想政治教育的意義，體現(xiàn)在繼續(xù)規(guī)范化、制度化、系統(tǒng)化的教育管理，深刻挖掘思想政治教育的實踐內(nèi)涵，發(fā)揮援疆實習(xí)支教的榜樣、示范作用，開辟高效在實踐教學(xué)中加強大學(xué)生思想政治教育的有效途徑，實現(xiàn)高校人才培養(yǎng)質(zhì)量提升和服務(wù)地方經(jīng)濟社會建設(shè)的基本功能。

連通區(qū)域一般是指圖像中具有相同像素值且位置相鄰的前景像素點組成的圖像區(qū)域。連通區(qū)域分析是指將圖像中的各個連通區(qū)域找出并標(biāo)記。本系統(tǒng)中對于找到的每個連通區(qū)域,賦予其一個唯一的標(biāo)識(Label),以區(qū)別其他連通區(qū)域,,如圖6所示。

圖6 連通與分析

3.2.2 邊緣顆粒剔除

部分顆粒位于圖像的邊緣,圖像不完整,如果計入統(tǒng)計,將造成統(tǒng)計值偏小,因此應(yīng)將這部分顆粒剔除,如圖7中黑色部分。

圖7 剔除邊緣顆粒

3.2.3 黏連顆粒識別

部分顆粒黏連在一起,通過前面的步驟,分割得到單個連通區(qū)域內(nèi),可能包含多個顆粒。因此,首選需要甄別哪些連通區(qū)域內(nèi)可能存在多個顆粒。通過計算單個連通區(qū)域的特征值,能夠較好地識別出顆粒是否存在黏連問題。通過大量的分析對比,我們總結(jié)出,通過計算顆粒的“凸包性”特征值,能夠區(qū)分顆粒是否存在黏連問題,如圖8所示?！巴拱浴碧卣髦刀x如下:

圖8 連通區(qū)域最小凸包

(1)

式中:C是“凸包性”特征值，是一個無量綱值;FO是連通區(qū)域本身的面積;FC是連通區(qū)域的最小外接凸包的面積。

從圖9上可以明顯可出,一個連通區(qū)域內(nèi)如果存在多個黏連顆粒,其“凸包性”特征值明顯偏小,通過此特征值,可以挑選出潛在黏連區(qū)域。

圖9 連通區(qū)域的“凸包性”特征值

3.2.4 黏連區(qū)域分割

圖10 骨架分析

圖11 黏連顆粒分割效果示意圖

4 應(yīng)用

本文提出的焦類炭材料顆粒度在線檢測方法已經(jīng)在國內(nèi)某條焦類炭材料生產(chǎn)線上得到了初步應(yīng)用。本系統(tǒng)采用篩分裝置進行焦類炭材料顆粒度生產(chǎn)線上的篩分,實現(xiàn)了全自動篩分,擺脫了離線人工抽檢的老方法,大大提升了生產(chǎn)效率和檢測精度,如圖12。基于視覺顆粒度的分析也得到了很好的測試效果。

圖12 現(xiàn)場篩分裝置

視覺測量分析系統(tǒng)終端主界面如圖13所示。它包括工具欄、圖像顯示、統(tǒng)計圖等,提供了當(dāng)前檢測和歷史檢測信息,方便用戶查詢。同時提供了以柱狀圖的方式顯示最新一次檢測的結(jié)果中各尺寸顆粒的占比。

圖13 顆粒度操作終端界面

系統(tǒng)經(jīng)現(xiàn)場運行,焦類炭材料顆粒度在線檢測系統(tǒng)的各粒度等級的篩分偏差均在8%以內(nèi)。根據(jù)實際測試比對,對于視覺檢測的98%以上中大顆粒尺寸測量精度優(yōu)于±0.1 mm。

5 結(jié)論

(1)本文針對國內(nèi)某焦類炭材料產(chǎn)線在線質(zhì)量檢測需求,提出研制應(yīng)用到炭材產(chǎn)線的焦類炭材料顆粒度在線檢測系統(tǒng)。采用自主研發(fā)的自動篩分機構(gòu),解決了人工抽檢篩分判斷顆粒比例等問題,同時可以采用機器視覺技術(shù)進一步進行顆粒度的測量。根據(jù)焦類炭材料顆粒度的特點提出的顆粒識別算法流程,有效地檢測每一顆粒的實際尺寸并提供分布圖,大大提高了檢測精度。

(2)該系統(tǒng)結(jié)合自動篩分和機器視覺技術(shù),有效實現(xiàn)對焦類炭材料粒度在線自動化篩分及顆粒度粒徑的識別實現(xiàn)及時反饋。系統(tǒng)運行以來,一直保持著系統(tǒng)較高的分類檢出率,滿足了生產(chǎn)現(xiàn)場對系統(tǒng)的在線檢測要求。