Отделение кристаллов алмаза от породы на основе анализа изображения

Размещено на http://www.allbest.ru/

Университет ИТМО ОАО “ГОИ им. С.И. Вавилова”

Отделение кристаллов алмаза от породы на основе анализа изображения

В.Р. Луцив

В докладе представлен алгоритм отделения кристаллов алмаза от породы (обогащения) на основе анализа рентгеновских снимков. В его основу положено отличие коэффициента пропускания рентгеновского излучения кристаллами алмаза от коэффициента пропускания сопутствующей породы.

Предлагаемый алгоритм обогащения можно разделить на следующие три стадии:

- разделение изображения наблюдаемой совокупности зерен минералов на связные области;

- расчет характеристик выделенных областей;

- выделение областей, соответствующих кристаллам алмаза.

В качестве параметров алгоритма используются размеры зерен минералов характерные для используемого механического оборудования обогащения алмазоносной породы.

На рисунке 1 приведено изображение участка конвейерной ленты сепаратора с лежащими на ней зернами минералов. Изображение получено в рентгеновских лучах. Настройка сепаратора обеспечивает близкую к нулевой яркость фоновой части изображения, соответствующей пустой конвейерной ленте. На рисунке 1 видно, что некоторые зерна минералов могут быть на ленте наложены друг на друга. Для отделения их изображений друг от друга нами используется морфологическая фильтрация. Для этого изображение сначала бинаризуется. Бинарное изображение приведено на рисунке 2. Далее, применение к бинарному изображению морфологического фильтра (эрозия) позволяет за несколько итераций фильтрации добиться разделения изображений зерен минералов, результат которого иллюстрируется рисунком 3. Как видно из рисунка 3, морфологическая фильтрация привела к уменьшению размера пятен, однако теперь они не перекрываются.

Рисунок 1 - Рентгеновское изображение участка ленты транспортера сепаратора

Теперь для разделенных пятен определяются точки их центров тяжести, после чего на их основе выполняется разделение исходных изображений зерен породы. Это делается путем построения триангуляционной сетки Делоне [1] на базе совокупности выделенных точек центров тяжести. По построенным линиям сетки далее производится разделение пятен, соответствующих соприкасающимся на ленте транспортера зернам породы. На рисунке 4 представлен результат такого разделения. кристалл алмаз рентгеновский излучение

Рисунок 2 - Бинаризованное изображение ленты сепаратора

Рисунок 3 - Результат морфологической обработки бинарного изображения

Рисунок 4 - Результат вычисления центров зерен минералов и построения триангуляционной сетки Делоне, цифрой 1 помечено пятно, относящееся к кристаллу алмаза

После разделения пятен линиями сетки, по формулам (1-4) вычисляются их геометрические характеристики - вытянутость µ и площадь S [2].

где - область изображения, относящаяся к k-тому выделенному пятну,

- координаты пикселов.

Пятна, имеющие большую вытянутость при небольшой площади или совсем маленькую площадь, исключаются из дальнейшего рассмотрения, т.к. обычно они соответствуют ошибочно построенным разделяющим линиям сетки Делоне.

Рисунок 4 - Гистограмма распределения значений яркости выделенных пятен

Теперь можно попробовать отличить пятна, соответствующие кристаллам алмаза, от пятен, относящихся к другим минералам, с учетом отличия их коэффициентов пропускания по отношению к рентгеновским лучам. На рисунке 5 приведена гистограмма распределения яркости выделенных пятен. На гистограмме можно выделить две ярко выраженных моды. Одна из мод относится к кристаллам алмаза, а другая - к зернам сопутствующей породы. Если средняя яркость выделенного пятна близка к значению центра первой моды, то данное пятно относится кристаллу алмаза. На рисунке 4 пятно, относящееся к кристаллу алмаза, помечено цифрой 1.

С применением выше описанной методики были достигнутые следующие показатели качества обогащения: ложное обнаружение алмаза встречалось 1.5 - 2% от всех зерен минералов, пропущены алмазы в 1% случаев.

Литература

1. Скворцов А.В., Мирза Н.С. Алгоритмы построения и анализа триангуляции.-Томск: Издательство Томского университета. 2006. 168 с.

2. V. Luciv. A method of images processing for the purposes of controlling the robots in the flexible automated manufacturing systems.- In the book: «Application of the computers in the design and manufacturing» 1985, issue No.2, pp. 154-162. - Leningrad (Russia), «Machine making» publishing house. (in Russian).

Размещено на Allbest.ru