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《江苏大学》 2003年
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基于计算机视觉的粒度检测应用研究

孙宗保  
【摘要】: 粒度是粉体物料的重要质量指标,对产品的许多技术性能和实际应用具有重要的指导意义。目前对粉体粒度的测量大多采用沉降法等常规方法,存在测量时间长、测量步骤多、测量准确度受主观因素影响大等许多不利因素。基于计算机视觉的粒度检测技术可以有效克服常规方法的不足,获得科学的检测结果,代表了粒度检测的发展方向。 本文根据粒度图像的特点,采用非线性对比度增强处理改善颗粒显微图像的对比度;对多种阈值分割方法进行比较,分析了它们的性能和用于粒度图像的适用性,在此基础上提出了一种基于梯度图像的动态阈值分割方法;对获取的颗粒二值图像进行形态滤波和空洞填充,设计了识别算法去除凝聚体;对重叠不太严重的粘结颗粒采用了两种基于数学形态学的分割算法;提取了周长、面积、粒径、复杂度、最长Feret径、最短Feret径等大小和形状特征参数,对珍珠粉等粉体粒度进行了测量。 实验表明用显微图像进行粒度检测,测定分布状态直观明了,检测速度快、结果稳定可靠,可广泛应用于0.1~150μm的各种物料的颗粒粒径的检测。
【学位授予单位】:江苏大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TP391.41

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