一種焦類炭材料顆粒度在線檢測系統的研究

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超高功率電極、特種炭素材料、炭纖維及其復合材料等高端炭素制品的原料,有著廣泛的應用[1-3]。焦類炭材料的顆粒形態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量指標之一。

在生產過程中,應實時監控焦類炭材料的尺寸分布,從而為調整生產工藝提供依據。目前,主要采用人工篩分的方法來統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

本文針對國內某焦類炭材料產線在線質量檢測需求,提出研制應用到炭材產線的焦類炭材料顆粒度在線檢測系統。該系統結合自動篩分和機器視覺技術,有效實現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及時反饋。

2 工作原理及系統設計

2.1 系統構架及原理

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

圖2 系統基本構架

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,自動生成尺寸概率分布圖和其他用戶要求的統計圖,最后將檢測結果進行統計生成報表。

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,篩分篩網放置、翻轉為一體的六工位機構,以及篩網堵塞檢查與清除一體的三維運動篩網清理機構。

通過不同大小的篩網及旋轉盤實現自動篩分不同顆粒度的焦類炭材料。篩分出來的對應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整抖料口的大小,并且沿傳送帶左右方向在一定范圍內抖動、落料,使焦類炭材料顆粒之間互相不黏連,經過傳送帶并且完成視覺顆粒度檢測后,顆粒掉入回收料筐(不同篩網對應不同回收料筐),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、工業相機、光源、激光三維傳感器以及電器控制系統用于完成傳送帶上的顆粒圖像的采集以及視覺系統的圖像處理、控制、存儲等功能。提供友好的顯示、人機交互界面。能夠實現自動識別黏連的焦類炭材料,并采用機器學習技術對黏連的顆粒自動切分。計算每個顆粒的實際尺寸,為現場生產提供更精準的數據支撐,如圖4所示。

圖4 成像檢測裝置示意圖

3 系統軟件實現

3.1 軟件框架及算法流程

系統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、向導式標定、樣本標記、樣本管理、統計圖標顯示、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 連通區域分析

綜上所述，援疆實習支教是師范生實踐育人的重要形式和載體，也是河西學院“向西發展”服務新疆地方經濟社會建設的重大舉措。援疆實習支教對大學生思想政治教育的意義，體現在繼續規范化、制度化、系統化的教育管理，深刻挖掘思想政治教育的實踐內涵，發揮援疆實習支教的榜樣、示范作用，開辟高效在實踐教學中加強大學生思想政治教育的有效途徑，實現高校人才培養質量提升和服務地方經濟社會建設的基本功能。

連通區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域。連通區域分析是指將圖像中的各個連通區域找出并標記。本系統中對于找到的每個連通區域,賦予其一個唯一的標識(Label),以區別其他連通區域,,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,如果計入統計,將造成統計值偏小,因此應將這部分顆粒剔除,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域內,可能包含多個顆粒。因此,首選需要甄別哪些連通區域內可能存在多個顆粒。通過計算單個連通區域的特征值,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,我們總結出,通過計算顆粒的“凸包性”特征值,能夠區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是連通區域本身的面積;FC是連通區域的最小外接凸包的面積。

從圖9上可以明顯可出,一個連通區域內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域。

圖9 連通區域的“凸包性”特征值

3.2.4 黏連區域分割

圖10 骨架分析

圖11 黏連顆粒分割效果示意圖

4 應用

本文提出的焦類炭材料顆粒度在線檢測方法已經在國內某條焦類炭材料生產線上得到了初步應用。本系統采用篩分裝置進行焦類炭材料顆粒度生產線上的篩分,實現了全自動篩分,擺脫了離線人工抽檢的老方法,大大提升了生產效率和檢測精度,如圖12?；谝曈X顆粒度的分析也得到了很好的測試效果。

圖12 現場篩分裝置

視覺測量分析系統終端主界面如圖13所示。它包括工具欄、圖像顯示、統計圖等,提供了當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果中各尺寸顆粒的占比。

圖13 顆粒度操作終端界面

系統經現場運行,焦類炭材料顆粒度在線檢測系統的各粒度等級的篩分偏差均在8%以內。根據實際測試比對,對于視覺檢測的98%以上中大顆粒尺寸測量精度優于±0.1 mm。

5 結論

(1)本文針對國內某焦類炭材料產線在線質量檢測需求,提出研制應用到炭材產線的焦類炭材料顆粒度在線檢測系統。采用自主研發的自動篩分機構,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進一步進行顆粒度的測量。根據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)該系統結合自動篩分和機器視覺技術,有效實現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及時反饋。系統運行以來,一直保持著系統較高的分類檢出率,滿足了生產現場對系統的在線檢測要求。