[發(fā)明專利]安息角測量方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201810305590.7 | 申請日: | 2018-04-08 |
| 公開(公告)號: | CN108596927A | 公開(公告)日: | 2018-09-28 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 李冰;楊寧;徐武彬;何銳波;張繼堯 | 申請(專利權(quán))人: | 廣西科技大學(xué) |
| 主分類號: | G06T7/13 | 分類號: | G06T7/13;G06T7/60;G06T7/11;G06T7/194;G06T7/136 |
| 代理公司: | 長沙正奇專利事務(wù)所有限責(zé)任公司 43113 | 代理人: | 周晟;文信家 |
| 地址: | 545006 廣西*** | 國省代碼: | 廣西;45 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 安息角 分界 圖像 灰度圖像 加權(quán)圖像 三色圖像 測量 輪廓線 明暗 正態(tài)分布 測量精度高 矢量化處理 多組數(shù)據(jù) 高斯公式 技術(shù)缺陷 輪廓圖像 周邊像素 最終結(jié)果 左右兩側(cè) 物料堆 二維 灰度 像素 加權(quán) 采集 重復(fù) | ||
本發(fā)明旨在提供一種安息角測量方法,包括:A、對物料堆的圖像進(jìn)行采集,得到三色圖像;B、將三色圖像處理為灰度圖像;C、將灰度圖像劃分得到明暗劃分圖像;D、將明暗劃分圖像每個像素的灰度值取為周邊像素的加權(quán)平均值,得到加權(quán)圖像;E、利用二維的正態(tài)分布的高斯公式突出加權(quán)圖像的分界輪廓線,得到突出輪廓圖像;F、設(shè)定黑白分界閾值,計算得到黑白分界圖像;G、對黑白分界圖像進(jìn)行矢量化處理,獲取物料輪廓線上的坐標(biāo),進(jìn)行擬合計算得到左右兩側(cè)安息角數(shù)值;H、重復(fù)進(jìn)行步驟A?G多次,得到兩側(cè)安息角數(shù)值的多組數(shù)據(jù),平均得到兩側(cè)安息角數(shù)值的最終結(jié)果。該測量方法克服現(xiàn)有技術(shù)缺陷,具有操作簡單、測量精度高的特點(diǎn)。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及物料特性測量方法領(lǐng)域,具體涉及一種安息角測量方法。
背景技術(shù)
物料在堆放時能夠保持自然穩(wěn)定狀態(tài)的最大角度(單邊對地面的角度),稱為“安息角”。安息角是表征顆粒物料流動、摩擦等特性的宏觀參數(shù),該值測定可確定物料的流動性以及計算物料的內(nèi)摩擦系數(shù),并且對堆積密度的評估或者反映物料間的微觀參數(shù)都有重要影響和參考價值,鑒于此,安息角的精確度是非常重要的參數(shù)。
在安息角測量方法方面,有些學(xué)者是直接在測試裝置中設(shè)計標(biāo)尺如度數(shù)尺或者半徑尺來讀取數(shù)字,通過肉眼觀看或者間接計算,讀取數(shù)值也存在視覺上的誤差,不同的人讀取的數(shù)字也可能不同;有些學(xué)者利用傾角儀來測量,這種人工測量會存在一定的人為誤差,并且對于沙子、土壤,粉末之類的物料,手工測量過程中碰到料堆容易使料堆變形,從而導(dǎo)致安息角測量不準(zhǔn)確。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明旨在提供一種安息角測量方法,該測量方法克服現(xiàn)有技術(shù)缺陷,具有操作簡單、測量精度高的特點(diǎn)。
本發(fā)明的技術(shù)方案如下:
一種安息角測量方法,包括以下步驟:
A、將物料形成安息角堆,對安息角進(jìn)行拍攝采集圖像,對采集得到的圖像的中的紅、綠、藍(lán)三種顏色進(jìn)行提取,得到僅含有紅、綠、藍(lán)三種顏色的三色圖像;
B、取三色圖像中光譜強(qiáng)度的最高值和最低值,計算出兩者的平均值,然后將三色圖像的光譜強(qiáng)度全部取為該平均值,使得采集的圖像變?yōu)榛叶葓D像;
C、將灰度圖像中的各像素點(diǎn)根據(jù)其灰度值大小劃分為高光區(qū)域、暗光區(qū)域、中間區(qū)域,得到突顯中間區(qū)域輪廓的明暗劃分圖像;
D、將明暗劃分圖像中每個像素的灰度值取為周邊像素的加權(quán)平均值;加權(quán)平均值取值規(guī)則為:距離越近的點(diǎn)權(quán)重越大,距離越遠(yuǎn)的點(diǎn)權(quán)重越小,得到加權(quán)圖像;
E、利用二維的正態(tài)分布的高斯公式突出加權(quán)圖像的分界輪廓線,得到突出輪廓圖像;
F、設(shè)定突出輪廓圖像黑白分界閾值,將突出輪廓圖像中灰度值大于黑白分界閾值的像素點(diǎn)設(shè)為白色,將突出輪廓圖像中灰度值小于黑白分界閾值的像素點(diǎn)設(shè)為黑色,得到黑白分界圖像,黑色區(qū)域與白色區(qū)域之間交界線為物料輪廓線;
G、對黑白分界圖像進(jìn)行矢量化處理,獲取物料輪廓線上的坐標(biāo),利用最小二乘法獲得料堆外輪廓線的斜率,然后對物料輪廓線一次擬合得到輪廓線對應(yīng)的兩側(cè)的斜線表達(dá)式,進(jìn)而計算得到左右兩側(cè)安息角數(shù)值;
H、重復(fù)進(jìn)行步驟A-G多次,得到多組安息角堆的左右兩側(cè)安息角數(shù)值,對多組左右兩側(cè)安息角數(shù)值求平均值,從而得到兩側(cè)安息角數(shù)值的最終結(jié)果。
優(yōu)選地,所述的步驟C中獲取明暗劃分圖像的步驟具體為:
將灰度圖像中的灰度值為160-255之間的像素點(diǎn)的灰度值統(tǒng)一設(shè)為255,作為高光區(qū)域;將灰度圖像中的灰度值為0-140之間的像素點(diǎn)的灰度值統(tǒng)一設(shè)為0,作為暗光區(qū)域;其余像素點(diǎn)的灰度值不變,作為中間區(qū)域。
優(yōu)選地,所述的步驟D中加權(quán)平均值的計算公式為:
所述的步驟D中加權(quán)平均值的計算公式為:
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