基于VC--的矿物浮选泡沫图像处理系统软件的设计与实现

基于VC+的矿物浮选泡沫图像处理系统软件的设计与实现 摘要：为了改善传统的人工选矿造成的人力耗损、资源浪费和低效率等缺点，利用计算机技术、图像处理技术、机器视觉技术等，建立一个基于VC+的矿物浮选泡沫图像处理系统，该系统通过处理相机实时采集的浮选图像，得到当前矿物浮选的数字特征，同时，后台利用access 2007存储数据，可以实现数据的查询、删除等功能，实现选矿的机器化、智能化。 关键词：矿物浮选 图像处理 VC+ MATLAB 中图分类号： TP751.1 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2015）07-0000-00 1引言 传统的选矿主要依靠操作工人观察浮选槽表面泡沫的物理特征，根据以往经验来调节浮选过程的各个控制变量，容易导致浮选过程并不能在最佳的工作状态。针对该问题，本文介绍一种智能、高效的，由计算机控制的基于VC+编程环境，采用图像处理技术和机器视觉技术分析泡沫图像的软件，从而得到与工艺指标有关的特征数据，从而准确反映浮选工况。 2矿物浮选泡沫图像处理系统软件需求分析 2.1 问题描述 开发基于VC+的矿物浮选泡沫图像处理系统，是要解决传统的人工选矿所具有的一系列缺点，这就需要我们获取实时的泡沫状态变化，即泡沫图像进行图像处理与工艺指标相关的特征数据，最后需要设计数据库对泡沫数据进行存储，供用户查看分析，并对数据库表查询以及数据的删除。 2.2 系统需求分析 通过问题描述知道，系统主要完成以下功能：（1）相机参数的设置、相机的启动和停止；（2）捕获矿物泡沫图像，并实时进行图像处理并计算泡沫特征数据，实时存入数据库；（3）对数据库表里的数据进行查询以及数据的删除。 3软件设计 3.1 系统构架 本系统由相关硬件和软件系统组成。硬件主要包括PC机和海康威视DS-2CD854FWD-E高清网络摄像机，负责获取矿质泡沫图像和图像的存放。软件系统主要实现实时采集、实时计算泡沫特征数据、手动计算泡沫特征数据以及数据库存储等功能。 3.2 系统硬件设计 系统的硬件配置主要有泡沫生产设备、光源、摄像机、传输器、图像采集卡、计算机等组成，以保证能够获取高质量的泡沫图像，并能够对其进行实时处理。 3.3 系统软件设计 本软件系统主要由泡沫处理、图像处理和数据库管理三个模块组成。（1）泡沫处理。本模块是软件的核心模块，在连接相机，并且启动之后，系统对实时采集的矿物泡沫图像进行图像处理并计算泡沫特征数据，由matlab编写的图像处理算法进行处理，然后在C+代码中获取计算结果。计算得到的特征数据，包括灰度均值、泡沫大小均值、泡沫大小标准差和泡沫速度，数据会显示在文本框中，然后系统自动将数据存入数据库中。（2）数据库管理。 进入数据库管理界面，能够通过日期选择查询所选日期下存储的泡沫特征数据值，数据集通过列表框显示给用户。通过点击删除数据按钮，用户首先进行删除数据的日期范围的选择，然后进行数据的删除。（3）图像处理。本模块中包含了一些常用的数字图像处理操作的功能，如图像预处理、形态学分析、图像分割、图像细化、Canny算子以及分水岭变换等等。系统根据采集的24位位深度的图片，进行图像处理的相关操作，得到相关的泡沫特征数据。 该模块是整个系统的主要部分，对其介绍如下：1）首先调用一副图片，然后对其进行开运算，之后进行闭运算；2）经过以上处理，进行Canny边缘检测；3）分水岭分割方法。该方法是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。为得到图像的边缘信息，通常把梯度图像作为输入图像，即 4结语 本软件使用VC+6.0进行开发，软件利用相机捕获到矿物泡沫图片，利用图像处理技术处理泡沫图像，再调用动态链接库里的核心算法进行特征计算。核心算法由matlab代码完成，生成动态链接库供C+代码调用。软件连接相机后，可以实现实时图像采集和矿物泡沫图像处理并取得特征数据，得到的数据录入数据库，后台数据库使用Access 2007。 参考文献 1周开军，王一军，许灿辉 等.基于改进 FCM 和形态学的浮选泡沫形态特征提取J.中南大学学报：自然科学版，2010，41（3）：9941000. 2林小竹，谷莹莹.煤泥浮选泡沫图像分割