基于圖像分析的堆浸鈾礦石塊度參數(shù)辨識.pdf

1、由于核電的迅猛發(fā)展，核電對天然鈾的需求日益旺盛，鈾礦冶技術(shù)進(jìn)入一個(gè)新的發(fā)展階段。現(xiàn)階段提煉天然鈾的主要手段是堆浸技術(shù)，為了節(jié)約資源和最大限度地提高經(jīng)濟(jì)效益，鈾礦冶企業(yè)必須積極研究堆浸技術(shù)，提高堆浸技術(shù)的科技含量。礦石塊度是影響鈾礦石浸出率和浸出周期的關(guān)鍵因素，塊度分布是堆浸采鈾方法的一項(xiàng)重要技術(shù)指標(biāo)，與酸耗率、浸出率等技術(shù)指標(biāo)有直接關(guān)系，其合理與否決定了經(jīng)濟(jì)效益的好壞。人工檢測鈾礦石塊度參數(shù)及分布，耗時(shí)，費(fèi)力，而且檢測數(shù)據(jù)不能實(shí)時(shí)反饋。

2、采用數(shù)字圖像處理技術(shù)，結(jié)合現(xiàn)代數(shù)據(jù)處理技術(shù)等軟測量技術(shù)，能夠提高礦石塊度參數(shù)的檢測效率，降低檢測成本，提高檢測精度。利用圖像分析技術(shù)實(shí)時(shí)連續(xù)地進(jìn)行在線鈾礦石塊度檢測和自動獲取礦石塊度分布，是鈾礦石塊度檢測技術(shù)發(fā)展的必然趨勢。
　　采用數(shù)字圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)對礦石塊度參數(shù)進(jìn)行在線測量，并確定礦石塊度參數(shù)的分布。首先，對攝相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，對采集的礦石圖像進(jìn)行預(yù)處理，其中包括灰度化、去噪濾波、二值化和形態(tài)學(xué)濾波等操作。本文采用張正友相機(jī)標(biāo)定

3、算法對相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，研究了各種濾波算法，首次將圖像引導(dǎo)濾波應(yīng)用于礦石圖像濾波；研究大津法和基于PCNN模型的圖像分割算法，提出基于最大類間后驗(yàn)交叉熵準(zhǔn)則的PCNN圖像分割算法；利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法對分割后的圖像進(jìn)行優(yōu)化。其次，對預(yù)處理礦石圖像進(jìn)行二次分割。二值化分割后的礦石圖像仍然存在粘連現(xiàn)象，須將粘連的礦石進(jìn)行二次分割，以得到單連通的礦石塊度圖像，本文提出基于凹點(diǎn)匹配的數(shù)字圖像切割算法對預(yù)處理后的圖像進(jìn)行二次分割。最后，測量礦石塊度參數(shù)