機器視覺在生球團含水率預(yù)測中的應(yīng)用

齊家棟 劉瓊 熊灣

摘 要： 為了實現(xiàn)對生球團含水率的無接觸式快速檢測，建立生球團含水率預(yù)測模型。以鐵精礦生球團為研究對象，利用中值濾波器去除圖像噪聲，再提取生球團圖像的灰度直方圖特征（最大概率灰度、平均灰度、標準方差、平滑度、標準偏差、峰態(tài)、偏斜度）及灰度共生矩陣紋理特征（能量、熵、對比度、相關(guān)性），分別以其為輸入指標，建立粒子群優(yōu)化的支持向量機回歸預(yù)測模型對含水率進行預(yù)測，比較不同輸入特征的預(yù)測精度。結(jié)果表明：灰度直方圖特征預(yù)測結(jié)果的平均絕對誤差和平均相對誤差分別為0.037 4和0.524，灰度共生矩陣紋理特征預(yù)測結(jié)果的平均絕對誤差和平均相對誤差分別為0.020 1和0.284 5；灰度共生矩陣紋理特征預(yù)測精度高于灰度直方圖特征預(yù)測精度。

關(guān)鍵詞： 生球團； 含水率； 機器視覺； 圖像處理； 特征提??； 支持向量機回歸

中圖分類號： TN911?34； TP391.41 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2018）20?0083?05

Abstract： A water content rate prediction model of the green pellet is established to realize non?contact rapid detection for the water content rate of green pellets. Taking the green pellets of iron ore concentrate as the research object， the median filters are used to remove image noises. The gray histogram features （the maximum probability gray value， average gray value， standard variance， smoothness， standard deviation， kurtosis， and skewness） and the gray?level co?occurrence matrix （GLCM） textural features （energy， entropy， contrast， correlation） of green pellet images are extracted. Taking the extracted features as input indexes， the support vector machine regression prediction model based on particle swarm optimization is established to predict the water content rate and compare the prediction precisions of different input features. The results show that the average absolute error and average relative error for prediction results of gray histogram features are 0.037 4 and 0.524 respectively， while the average absolute error and average relative error for prediction results of gray?level co?occurrence matrix textural features are 0.020 1 and 0.284 5 respectively， which indicates that the prediction precision of gray?level co?occurrence matrix textural features is higher than that of gray histogram features.

Keywords： green pellet； water content rate； machine vision； image processing； feature extraction； support vector machine regression

0 引 言

球團礦是現(xiàn)代大型高爐煉鐵的重要原料之一，其質(zhì)量的優(yōu)劣將直接影響高爐的生產(chǎn)[1]。球團礦是生球團經(jīng)過干燥、焙燒加工而成的。因此，提高球團礦的生產(chǎn)質(zhì)量必須首先提高生球團的質(zhì)量。目前，國內(nèi)的生球團生產(chǎn)工藝主要采用圓盤造球法。造球的過程大部分是人工操作，熟練操作工憑借經(jīng)驗控制造球過程中加入的鐵精礦混合料量和加水量，難以實現(xiàn)對加水量的精準控制。造球過程中加水量的多少直接影響成球性和生球團強度[2]，較多的水分也會增加干燥和焙燒的能耗。因此，在造球過程中能根據(jù)需要精確控制加水量，對提高生球團質(zhì)量具有重要意義。傳統(tǒng)的水分測量方法為烘干失重法，缺點是測量時間長實時性差，無法用于造球過程加水量的精準控制。

近些年來，隨著機器視覺技術(shù)的不斷發(fā)展，將機器視覺技術(shù)應(yīng)用于生產(chǎn)過程的快速非接觸式檢測，正逐漸成為研究熱點，也是工業(yè)自動化的重要發(fā)展方向[3?4]。國內(nèi)外學(xué)者在應(yīng)用機器視覺技術(shù)進行水分檢測方面開展了一些研究。刁萬英等研究了土壤含水率的圖像信息，建立了土壤含水率的估算模型，驗證了利用圖像估測表層土壤含水率是可行的[5]。李曉斌等以茄子為研究對象，運用圖像處理技術(shù)建立水分運移微位移場，檢驗結(jié)果表明物料干燥水分邊界微位移場變化量與含水率的關(guān)系可用該回歸模型預(yù)測[6]。Ogawa T等提出了一種基于樣品顏色亮度的測量面食在復(fù)水過程中水分分布的方法，該方法比現(xiàn)有方法具有較高的空間分辨率[7]。

在含水率預(yù)測模型建立方面，以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的機器學(xué)習(xí)算法在高度非線性擬合上有非常大的優(yōu)勢。郭慶春等提出了基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的土壤含水量預(yù)測模型[8]，采用動量自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率調(diào)整算法，高了收斂速度和減少陷入局部最小的可能，并且提高了預(yù)測精度。段史江等提取鮮煙葉及烘烤過程中煙葉圖像的RGB及紋理特征[9]，建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和基于遺傳算法的最小二乘支持向量機模型可以實現(xiàn)了對煙葉含水量的精確估測。詹攀等建立支持向量機回歸的鮮煙葉含水量預(yù)測模型[10]，其擬合效果均優(yōu)于ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然有很強的非線性擬合能力，但在實際應(yīng)用中需要較大的訓(xùn)練樣本，抗干擾能力差、學(xué)習(xí)速率慢且易陷入局部極小點[11]。相較于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機更適合小樣本的情況，避免了過學(xué)習(xí)、欠學(xué)習(xí)和局部極小等問題，具有良好的泛化能力。

目前，機器視覺技術(shù)在球團生產(chǎn)中的應(yīng)用僅限于球團的粒度檢測，如何利用機器視覺技術(shù)量化不同含水率生球團外觀特征的變化，并實現(xiàn)生球團含水率的快速準確檢測還鮮見報道。本文探索利用機器視覺技術(shù)提取生球團外觀圖像特征，選取與生球團含水率關(guān)聯(lián)性較大的圖像特征組合，然后運用支持向量機回歸模型對生球團含水率進行預(yù)測，以期為機器視覺技術(shù)在生球團含水率檢測中的應(yīng)用提供依據(jù)。

1 材料、設(shè)備與方法

1.1 材料與設(shè)備

以鐵精礦為主要造球原料，并混合一定比例的膨潤土。所用的儀器設(shè)備主要有圓盤造球機，鹵素水分測定儀，高分辨率CMOS相機，遮光箱，LED光源。圖像采集試驗所用的硬件系統(tǒng)示意圖如圖1所示。

1.2 圖像采集與含水率測定方法

利用圓盤造球機造出符合要求的生球團。迅速將造好的生球團放置于遮光箱中。利用CMOS相機從遮光箱上方固定位置拍照，同時利用遮光箱內(nèi)的LED光源提供恒定亮度的光照，避免光照不均勻產(chǎn)生的誤差。在整個圖像采集過程中相機的參數(shù)保持不變。圖像采集后迅速將生球團樣本放入鹵素水分測定儀，采用烘干失重法測量樣本含水率。

2 圖像處理

2.1 圖像預(yù)處理

由于多種原因，部分采集到的生球團圖像存在大量噪點，對生球團含水率的預(yù)測產(chǎn)生干擾，需要利用濾波器消除圖像噪點。本文分別采用中值濾波、理想低通濾波、巴特沃斯低通濾波對采集圖像進行濾波處理如圖2所示。

比較濾波器處理后的圖像發(fā)現(xiàn)，圖2b）的理想低通濾波器去噪點效果較好，但圖像細節(jié)特征丟失嚴重，對提高含水率預(yù)測精度不利。圖2c）的巴特沃斯低通濾波去噪點稍差，保留部分圖像細節(jié)特征，但處理時間過長不利于快速檢測。圖2d）的9×9模板中值濾波去除噪點效果比較好，圖像部分細節(jié)特征有丟失，但處理速度快。提取圖像部分灰度特征對生球團含水率進行初步預(yù)測，比較不同濾波器處理的預(yù)測誤差（見表1），其中經(jīng)9×9模板中值濾波器處理后的圖像的含水率預(yù)測各項誤差均較低。表明9×9模板中值濾波器對生球團含水率的預(yù)測精度有較大的提升，處理后的圖像能獲得更高的含水率預(yù)測精度。

2.2 灰度直方圖特征提取

通過對比不同含水率生球團灰度直方圖（見圖3），通常含水率較大的生球團灰度直方圖最高點的橫坐標偏向左側(cè)，平均灰度值也較小，生球團外觀灰度特征與其含水率的大小有非常密切的聯(lián)系。因此本文首先提取生球團灰度圖像的灰度直方圖統(tǒng)計特征進行含水率的預(yù)測。采用歸一化后的灰度直方圖，橫坐標為灰度級x（0≤x≤255），縱坐標為對應(yīng)灰度級的概率p（0≤p<1）。

式中：[p（xi）]為歸一化直方圖灰度級分布中灰度為[xi]的概率；[xi]為第i個灰度級；L為灰度級總數(shù)256；p—為歸一化直方圖概率p的平均值。

2.3 灰度共生矩陣特征提取

為了提高含水率預(yù)測的準確性，需要選擇與含水率關(guān)聯(lián)性較大的特征值組合?；叶戎狈綀D特征為一階統(tǒng)計特征，區(qū)分能力相對較弱[12]。根據(jù)相關(guān)研究[13?14]，在與含水率檢測相關(guān)的圖像特征中紋理特征也是關(guān)聯(lián)性較大的特征之一。作為一種灰度的聯(lián)合分布，灰度共生矩陣（GLCM）算法能夠較好地反映灰度空間相關(guān)性，是被廣泛應(yīng)用的紋理提取算法[12，15]。本文采用歸一化后的灰度共生矩陣[Gδ]，[δ]有水平、豎直、正45°、負45°共4種空間位置關(guān)系。選取的紋理特征值為能量ene、熵ent、對比度con、相關(guān)性cor分別在4種空間位置關(guān)系上的平均值和標準偏差，計算公式為：

式中：[Gδ（i，j）]為灰度i和j的兩個像素出現(xiàn)的概率；m為減少后的灰度總級數(shù)；m1，s1為[Gδ（i）]的均值和方差；m2，s2為[Gδ（j）]的均值和方差。

3 支持向量機回歸預(yù)測

以部分生球團樣本為例，將其中的20組作為訓(xùn)練樣本，其他20組作為預(yù)測樣本。采用支持向量機回歸模型對生球團含水率進行預(yù)測，分別將灰度直方圖特征和灰度共生矩陣特征歸一化后輸入預(yù)測模型。輸入的灰度直方圖特征向量共7維，灰度共生矩陣特征向量共8維，輸出為對應(yīng)組的生球團含水率預(yù)測值。

3.1 預(yù)測模型的建立

3.2 預(yù)測結(jié)果與分析

將機器視覺非接觸式檢測和支持向量機回歸用于生球團含水率測定。分別采用基于灰度直方圖的統(tǒng)計特征和基于灰度共生矩陣的紋理特征對生球團的含水率進行預(yù)測。預(yù)測結(jié)果與實際測量結(jié)果對比如圖4所示。兩種圖像特征預(yù)測精度的比較結(jié)果如表3所示。由圖4可知，兩種圖像特征的預(yù)測結(jié)果與實際測量結(jié)果的符合程度均較高。由表3可知，基于灰度直方圖統(tǒng)計特征的預(yù)測結(jié)果的平均絕對誤差和平均相對誤差分別為0.037 4和0.524 0；基于灰度共生矩陣紋理特征的預(yù)測結(jié)果的平均絕對誤差和平均相對誤差分別為0.020 1和0.284 5。相比之下，基于灰度共生矩陣的紋理特征的預(yù)測精度高于基于灰度直方圖的統(tǒng)計特征的預(yù)測精度。表明在生球團含水量預(yù)測方面基于灰度直方圖統(tǒng)計特征和基于灰度共生矩陣的紋理特征均為有效的圖像特征，而基于灰度共生矩陣的紋理特征在生球團含水率預(yù)測上的效果更好。

4 結(jié) 語

本文以圓盤造球機生產(chǎn)的鐵精礦生球團為對象，研究基于機器視覺的含水率非接觸檢測方法。為了降低生球團圖像噪點的干擾，采用9×9模板中值濾波器去除圖像噪點，對含水率預(yù)測精度有較大的提升，獲得了良好的預(yù)處理效果；在總結(jié)大量相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，提取基于灰度直方圖和灰度共生矩陣的兩類共15個與含水率關(guān)聯(lián)性較大的特征；運用支持向量機回歸算法分別對兩類特征進行全面分析和綜合表達，建立生球團含水率預(yù)測模型。對以鐵精礦為原料的生球團樣本的測試結(jié)果顯示，基于灰度共生矩陣的紋理特征的各項預(yù)測誤差更低，表明本文方法具有更高的預(yù)測精度。本文中生球團圖像的采集是在遮閉自然光照和靜止狀態(tài)下完成的，與實際工業(yè)現(xiàn)場條件差別較大。下一步將在造球現(xiàn)場對圓盤造球機內(nèi)高速運動狀態(tài)下的生球團采集圖像，并對目前采用的算法進行改進，實現(xiàn)對生產(chǎn)現(xiàn)場生球團實時含水率的準確預(yù)測。

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