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基于DSP的煤矸石自动分选系统设计
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2017-10-30
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煤矸石是采煤过程中排放的固体废物，是一种含碳量较低、比煤坚硬的黑灰色岩石。在煤矿生产过程中，矸石分选是必要环节。目前，煤与矸石的分选主要采用人工或机械分选。但人工分选有劳动强度大、效率低和影响工人健康等缺点；机械分选有严重污染环境、设备昂贵和精煤无法全部分选等缺点［1］。因此，需要一种先进技术分选煤块与矸石。数字图像处理技术是近年来发展起来的一种新型技术。本文采用高性能的数字信号处理器（DSP）作为系统的核心处理器来提高运算速度，研究利用数字图像处理技术，对摄像机拍摄到的煤块和矸石图像进行实时处理，再根据模式识别技术，区分煤块和矸石的图像，实现了煤块与矸石的实时自动分选。该技术降低了工人的劳动强度，减轻环境污染，提高了煤矿生产效率和选矸环节的智能化水平。
1 系统原理
煤块与矸石具有不同的灰度与纹理。煤块的颜色较黑，灰度级较低；矸石的颜色较淡，灰度级较高。根据煤块与矸石的灰度分布不同，探讨二者的分选问题。文献［2］中的直方图表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映图像中每种灰度出现的概率，体现图像的灰度范围、灰度级的大致分布等情况［2］。因此，直方图能反映出煤块和矸石的灰度概率分布差异，即它们的灰度概率分布的均值和方差有差异。在计算机中，先保存标准样品煤块图像和样品矸石图像的灰度概率分布的均值和方差，在识别时，将实际图像的灰度概率分布的均值和方差与样本相比，进而判断出图像是煤块图像或矸石图像。图像处理过程如图1所示。
1.1 图像预处理
由于煤块与矸石自动分选系统工作环境的煤粉尘较大，所以光线较弱，采集的图像清晰度较低，边缘突出性较差。必须对采集到的图像进行预处理，调整原始图像的亮度和对比度，去掉系统在图像采集时产生的脉冲噪声和点状噪声，使原始图像清晰、边缘特征明显，易于识别。中值滤波原理［2，3］是用一个含有奇数个像素的滑动窗口，将窗口正中点的灰度值用窗口内各点的中值代替。用窗口在图像f（s，t）上扫描，则中值滤波器的输出gmedian（x，y）为：
中值滤波具有很强的消除孤立噪声像素的能力，它不是简单的取均值，所以产生的模糊较少。即在保持图像细节的同时，能去除噪声。因此系统采用中值滤波。
1 系统原理
煤块与矸石具有不同的灰度与纹理。煤块的颜色较黑，灰度级较低；矸石的颜色较淡，灰度级较高。根据煤块与矸石的灰度分布不同，探讨二者的分选问题。文献［2］中的直方图表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映图像中每种灰度出现的概率，体现图像的灰度范围、灰度级的大致分布等情况［2］。因此，直方图能反映出煤块和矸石的灰度概率分布差异，即它们的灰度概率分布的均值和方差有差异。在计算机中，先保存标准样品煤块图像和样品矸石图像的灰度概率分布的均值和方差，在识别时，将实际图像的灰度概率分布的均值和方差与样本相比，进而判断出图像是煤块图像或矸石图像。图像处理过程如图1所示。
1.1 图像预处理
由于煤块与矸石自动分选系统工作环境的煤粉尘较大，所以光线较弱，采集的图像清晰度较低，边缘突出性较差。必须对采集到的图像进行预处理，调整原始图像的亮度和对比度，去掉系统在图像采集时产生的脉冲噪声和点状噪声，使原始图像清晰、边缘特征明显，易于识别。中值滤波原理［2，3］是用一个含有奇数个像素的滑动窗口，将窗口正中点的灰度值用窗口内各点的中值代替。用窗口在图像f（s，t）上扫描，则中值滤波器的输出gmedian（x，y）为：
中值滤波具有很强的消除孤立噪声像素的能力，它不是简单的取均值，所以产生的模糊较少。即在保持图像细节的同时，能去除噪声。因此系统采用中值滤波。
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