Аннотация
Целью исследования является обоснование замены при сегментации изображения пенного продукта пузырьков на их блики для повышения точности идентификации объектов. В работе приведены примеры мгновенных изображений пенного продукта из видеопотока, описан порядок проведения эксперимента по изучению взаимосвязей между линейными размерами пузырька и бликов, а также их площадями, приведены результаты обработки экспериментальных данных. Исследования проводились в период 2017-2018 гг. в условиях обогатительной фабрики АО «Учалинский горно-обогатительный комбинат». При проведении исследований использованы методы математической статистики и алгоритмы обработки экспериментальных данных. Результаты статистической обработки данных средствами универсального пакета Statistica показали наличие надежных взаимосвязей между линейными размерами пузырька и блика, а также их площадями. Наилучшей можно считать зависимость между площадями объектов, так как она имеет наибольшее значение коэффициента корреляции (0,956), уравнение является надежным на уровне значимости менее 5%, коэффициенты уравнения являются значимыми на уровне значимости менее 5% и гетероскеастичность остатков незначительна (значение коэффициента корреляции составляет 0,29). Наличие надежной взаимосвязи между площадями пузырька и блика делает достаточным распознавание сегмента изображения сооотвествующего блику, для которого области низкой контрастности отсутствуют и форма может быть выбрана близкой к эллиптической. В результате задача распознавания элементов пенного продукта флотации на изображениях видеопотока сводится к задаче сегментации объектов элиптической формы в области высокой яркости, имеющих различную ориентацию на плоскости, и определения их линейных размеров.
Ключевые слова
Пенный продукт, видеопоток изображений пенного продукта, пузырек, блик, сегментация изображения, линейные размеры, площадь, экспериментальные исследования.
1. Логунова, О.С. Автоматизированная оценка качества непрерывнолитой заготовки / О.С. Логунова, Б.Н. Парсункин, В.Г. Суспицын // Сталь. – 2004. – № 12. – С. 101-104.
2. Логунова, О.С. Оценка качества непрерывнолитой заготовки статистическими методами с использованием программных средств / О.С. Логунова, Д.Х. Девятов, Х.Х. Нуров // Известия высших учебных заведений. Черная металлургия. – 2005. – № 9. – С. 54-58.
3. Алгоритмы обработки изображений серных отпечатков в системе оценки качества непрерывнолитой заготовки / И.А. Посохов [и др.]. – Магнитогорск: Изд-во Магнитогорск. гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова, 2017. – 131 с.
4. Кузьмин, М.И. Метрологическое обеспечение выделения областей для решения задачи распознавания дефектов / М.И. Кузьмин, Н.А. Соловьев // Компьютерная интеграция производства и ИПИ-технологии. – Оренбург: ОГУ, 2013. – С. 152-156.
5. Маасс, Г. Защита от разрывов полосы на прокатных станах с помощью автоматизированного оптического контроля качества поверхности // Г. Маасс, С. Синюхин // Сталь. – 2013. – № 11. – С. 47-51.
6. Хорошилов, А.Д. Разработка эффективных способов снижения отсортировки по дефектам поверхности холоднокатаного проката из сверхнизко-углеродистых сталей в условиях конвертерного производства / А.Д. Хорошилов // Научно-Технический Прогресс В Чёрной Металлургии. – Череповец: ЧГУ, 2013. – С. 369-382.
7. Миков, А.Ю. Математическое обеспечение и структура системы интеллектуальной поддержки системы управления оценкой качества поверхности холоднокатаного проката / А.Ю. Миков, О.С. Логунова, А.В. Маркевич // Электротехнические системы и комплексы. – 2016. – № 1 (30). – С. 45-51.
8. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. – М.: Техносфера, 2005. – 1072 с.
9. Прэтт, У. Цифровая обработка изображений / У. Прэтт. – М.: Мир, 1982. – Кн. 1. – 312 с.
10. Шапиро, Л. Компьютерное зрение / Л. Шапиро, Дж. Стокман. – М.: Бином, 2006. – 752 с.
11. Бадеников, В.Я. Задачи, решаемые в системе управления флотацией / В.Я. Бадеников, С.А. Сидоров // Современные технологии и научно-технический прогресс. – 2004. – Т. 1. – № 1. – С. 13-16.
12. Абиди, А.Механический вынос и истинная флотация природной полиметаллической сульфидной руды / А. Абиди, К. Эламари, А. Бакауи, А. Якуби // Физико-технические проблемы разработки полезных ископаемых. – 2014. – № 6. – С. 181-189.
13. Мелик-Гайказян, В.И. Влияние капиллярного давления в пузырьках на их прилипание к частицам при пенной флотации / В.И. Мелик-Гайказян, Н.П. Емельянова, Т.И. Юшина // Известия высших учебных заведений. Цветная металлургия. – 2013. – № 1. – С. 1-12.
14. Логунова, О.С. Предпосылки разработки программного модуля для распознавания и восстановления формы объекта на изображении пенного продукта флотационной машины. / О.С. Логунова, А.В. Леднов, Р.Э. Шилов. // Ab ovo … (С самого начала…). – Магнитогорск: Из-во Магнитогорск. гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова, 2017. С. 84-86.
15. Титков, С.Н. Развитие технологии флотационного обогащения водорастворимых полезных ископаемых / С.Н. Титков // Горный журнал. – 2007. – № 8. – С. 20-24.
16. Логунова, О.С Алгоритмы распознавания и восстановления объектов округлой формы на изображении / О.С. Логунова, Р.Э. Шилов. // Ab ovo … (С самого начала…). – Магнитогорск: Из-во Магнитогорск. гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова, 2017. С. 89-91.
Сегментация изображения пенного продукта флотации: обоснование замены пузырька их бликами / О.С. Логунова, А.В. Леднов, Р.Э. Шилов, М.Б. Муслимов, Ф.Р. Байбулатов // Математическое и программное обеспечение систем в промышленной и социальной сферах. – 2018. – Т.6. – №1. – C. 12-19.