颗粒粒度分布（精选3篇）
颗粒粒度分布 篇1
0 引言
传统的颗粒检测方法有筛分法、沉降法、电感应法、激光粒度分析法、显微图像法等[1]。但这些方法统一存在着测量时间长, 测量步骤多和测量准确度受主观因素影响大等缺点, 且不能进行直接在线监测。由于传统颗粒检测自身的局限性, 都不能很好地满足工业上在线实时监测的要求。然而随着CCD的出现和发展, 图像的采集方式更为简单, 且能使用相关软件对图像进行处理分析。通过采用基于图像分析的检测的方法不仅可以使颗粒测量的操作简单化, 测量过程直观、快速、高准确, 并可以通过软件对颗粒各种参数进行实时分析, 图像曲线显示, 存储打印等各种功能[2]。
本文首先研究了基于图像分析法的颗粒粒度测量的基本过程, 并分析了测量过程中所用到的图像处理方法。然后, 利用MATLAB对颗粒图像进行了处理, 完成了颗粒粒度的测量分析。
1 颗粒图像处理的基本过程
对于颗粒图像的处理过程[3]大致可以按照图1所示进行。其基本过程有以下几个步骤:首先图像的导入, 必要时将图像格式转换成灰度图像;然后对于图像的动态成像, 恢复由运动造成的图像模糊, 对其进行预处理, 包括调整对比度, 增强图像细节等;之后为了把颗粒目标物从背景中分割出来, 将灰度图像转换为二值图;最后选取合适的处理区域, 对颗粒进行特征提取, 得到所有颗粒的面积, 等效粒径等参数。
1.1 图像预处理
图像预处理是指对最底层抽象层次意义上的图像进行图像变换的操作, 这种处理不会增加图像已有的信息量, 反而会降低图像的信息量, 从信息论的角度来看, 最好的预处理就是没有预处理。然而预处理在很多情况下是非常有用的, 因为它有助于抑制与图像处理和分析无关的信息, 有选择性地突出图像中感兴趣的特征, 而衰减不需要的特征, 提高图像的可懂度。通常的图像预处理包含图像灰度修正和图像平滑处理两大方面。
1.2 图像二值化
实际的颗粒图像往往包含许多无用的信息, 这将给图像分析带来很大的误差, 也会降低处理速度。在处理颗粒图像处理和分析中, 图像的二值化具有重要作用, 它可以将灰度图像的信息量减少1/100以下[4], 同时通过图像的二值化处理, 可以把颗粒目标物从背景中分割出来。
目前针对颗粒的灰度图像的图像分割, 经常用到的是阈值法和分水岭算法。阈值法是设置一个或多个门限, 将图像的背景进行的分割。阈值分割是一种传统的分割方法, 由于其具有实现简单、计算量小、性能稳定等优良特性, 而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割方法[5]。分水岭算法是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法, 计算它的算法很多, 其中具有代表性的一种算法是由Beucher和Lantujoul[5]最先提出的基于浸没模拟模型算法。对于实际中由于颗粒数量大、形状不规则而出现的颗粒粘连或重叠问题, 阈值法只能实现背景和颗粒的分离, 很难实现颗粒与颗粒之间的分割;但分水岭变换则能很好地实现由于目标的太近而不能用全阈值解决的图像分割[6]。
1.3 区域选定
为了准确地测量颗粒粒度和粒数, 颗粒图像的区域选择也是关键的一步。为此, 选定区域内颗粒信息要求清楚, 选区内颗粒要求基本完整。进行图像区域选择可以减少图像的面积, 缩小处理对象, 并能减轻环境因素对其的降质影响, 提高处理速度。通常对图像区域进行方形裁剪, 区域内作为待处理对象, 区域外的部分作为处理背景。在实际的图像中, 有些颗粒位于图像的边缘, 造成颗粒的一部分在图像内侧, 一部分没有在图像上反映出来, 出现了颗粒图像的切断, 这种颗粒需要剔除。
1.4 颗粒形态分析
颗粒参数检测是整个测量过程中重要的一个环节, 也是我们进行颗粒测量的最终目的。通常而言, 颗粒参数测量检测包括面积检测、周长检测、粒径检测等。在颗粒粒度分析中, 粒径是一个非常重要且最终表征颗粒大小的参数。对于球形颗粒来说, 粒径就是指颗粒的直径, 但是由于实际中的颗粒是多种多样的, 对于不规则颗粒而言, 粒径就是只能采取统计等效的方式, 得出的结果才有意义。颗粒的面积和周长是可以直接通过计算求取的参数, 且求取结果比较接近颗粒的真实值, 因此, 颗粒的粒径往往采用面积和周长的几何意义的转换求取[7]。
2 实验结果
本实验利用Matlab对大米颗粒图像按照上述基本过程对其进行了处理, 得到了大米颗粒的平均大小为195.8684像素, 米粒个数101。首先图2 (a) 是原始灰度图;然后对其进行背景估计, 从原图中减去背景图像得到图2 (b) ;对图2 (b) 进行对比度调节得到增强图像图2 (c) ;对图2 (c) 进行阈值操作得到二值化图像图2 (d) , 最后对其进行颗粒测量得到图3所示米粒分布直方图, 其中横轴表示米粒大小, 从中可以获知该图像中米粒大小取值范围为150~240像素。本实验在获取颗粒的平均大小时, 剔除了米粒大小小于150像素的颗粒和大于250像素的颗粒, 因此获取的平均值大于不剔除时的值。
3 总结
本文是在不考虑颗粒粘连问题的情况下, 采用图像分析法完成了颗粒粒度分布的测量。实验结果表明, 该法不仅能够快速、准确地完成了颗粒粒度测量, 而且结果表达非常直观。但在实际颗粒图像处理过程中, 往往会出现颗粒的粘连或重叠问题, 因此在处理过程中采取合理的图像分割方法对颗粒粒度的测量结果尤为关键。此外, 在对颗粒图像的分析不能仅仅局限在技术层面, 应对颗粒本身的特点有一定了解, 这样才能选择合理的图像处理方法对其进行处理分析。
摘要：针对传统颗粒粒度测量的局限性, 研究了基于图像分析法的颗粒粒度测量的基本过程, 并对该过程中的各个环节进行了总结分析。然后利用MATLAB进行了颗粒图像的处理与颗粒粒度测量。实验结果表明, 图像分析法能够快速、准确地完成颗粒粒度测量。
关键词：图像处理,图像二值化,粒度测量,粒度分布
参考文献
[1]赵新木, 吕俊复, 张建胜, 等.循环流化床燃烧技术的最新发展[J].电站系统工程, 2004, 20 (6) :1-3.
[2]孔火良.流化床气化锅炉内煤颗粒的升温过程及影响[J].燃料与化工, 2009, 40 (2) :15-18.
[3]蔡小舒, 苏明旭, 沈建琪.颗粒粒度测量技术及应用[M].北京:化学工业出版社, 2010.8.
[4]杨华东, 简淼夫.颗粒测试的图像处理[D].南京:南京工业大学, 2005.
[5]Sahoo P K, Soltani S, Wong A K C, et al.A Survey of Holding Techniques[J].Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 1988, 41 (2) :233-260.
[6]程宏煌, 戴卫恒, 耀甦甦.图像分割方法综述[J].电信快报, 2000 (10) :39-41.
[7]王娜.颗粒图像分割与分析方法研究[D].四川:电子科技大学, 2009.5.
颗粒粒度分布 篇2
黄土粒度分布中的超细粒组分及其成因
多个剖面的粒度测量表明,黄土高原的黄土和古土壤中普遍存在超细粒组分,其平均粒径大致0.4 μm,在全样中的含量大致5%～6%.超细粒组分的含量在黄土中低,在古土壤中高;并且同一地层自西北至东南增加,这些特征都显示超细粒组分的形成与成壤作用强度相关.一般情况下超细粒组分的粒度在黄土中粗,在古土壤中细.黄土高原各季节的现代天然粉尘中同样存在超细粒组分,然而干旱区成壤作用较少的.天然降尘中基本不存在超细粒组分.以上特征说明,黄土中的超细粒组分的形成与成壤作用有关,成壤作用中次生矿物的粒度和含量特征也支持这一解释.
作 者：孙东怀 Sun Donghuai 作者单位：兰州大学资源环境学院西部环境教育部重点实验室,兰州,730000刊 名：第四纪研究 ISTIC PKU英文刊名：QUATERNARY SCIENCES年，卷(期)：26(6)分类号：P94关键词：黄土 粒度 成壤作用
颗粒粒度分布 篇3
1 材料与方法
1.1 试验条件
试验于2008年5月23日在锦州某饲料有限公司进行。采用锤片式水滴王粉碎机 (型号968-Ⅱ, 功率90 kW) , 采用常规制粒工艺 (制粒机型号SDPM-A20, 功率110 kW) 。
1.2 试验材料
锦州当地产玉米, 水分含量≤13.5%;乳猪料 (550) 。
1.3 试验设计与实施
试验分别采用1.5, 2.0, 3.0 mm筛片粉碎玉米, 按照配方配料、混合, 用压缩比1︰10、环模孔径3 mm的压模加工颗粒饲料。在冷却器出口或分级筛前分别取样。每个处理加工1 t颗粒饲料, 每个处理取样5次。加工过程中计时、记录耗电量, 用于计算生产率及单产电耗。
1.4 测定项目及方法
1.4.1 颗粒饲料粉化率
参照GB/T16765测定颗粒饲料粉化率。采用分级工序取样, 将样品用四分法分为2份, 每份600 g, 预筛5 min, 从筛上物中分别称取样品500 g, 装入粉化仪的2个回转箱内, 盖紧箱盖, 开动机器, 使箱体回转500个, 停机后取出样品, 放于规定筛孔的筛格内, 在振筛机上筛理5 min, 称量筛下物, 计算粉化率。
1.4.2 颗粒饲料硬度
硬度采用冲击式硬度计测定。在分级工序抽得的样品中, 挑出表面完好的颗粒30颗, 分别用硬度测定仪测定破坏压力, 计算平均值。
1.4.3 颗粒饲料成形率
按照每批粉料半成品重量制粒冷却后, 用分级筛分级, 计算成形率。
1.4.4 颗粒饲料生产率
开机正常运行后开始计算产量, 每批计量产量时间为20 min, 折算出每小时产量。
1.4.5 单产能耗
能耗指加工每吨饲料产品所消耗的电能, 单位为kW·h/t。根据生产率测定所得产量, 根据电度表示值计算单产能耗。
1.5 统计分析
试验数据采用SPSS for Windows 10.0软件进行分析。
2 结果 (见表1) 与分析
注:同列数据肩标字母完全不同表示差异显著 (P<0.05) , 含有相同表示差异不显著 (P>0.05) 。
2.1 粉碎粒度对粉化率的影响
随粉碎机筛片直径加大颗粒饲料粉化率有增高的趋势, 但用孔径为1.5 mm和2.0 mm的筛片加工饲料制成颗粒后粉化率差异不显著 (P>0.05) ;孔径为3.0 mm筛片与前二者相比对粉化率的影响显著 (P<0.05) 。说明粉碎粒度在一定程度上影响颗粒料的粉化率。粉化率下降原因可能与粉碎粒度下降、调质质量改善或取样部位不同有关。
2.2 粉碎粒度对硬度的影响
随粉碎机筛片直径加大颗粒饲料硬度有降低的趋势, 1.5 mm粉碎机筛片加工饲料与2.0 mm 、3.0 mm筛片相比硬度显著改善 (P<0.05) ;2.0 mm、3.0 mm粉碎机筛片加工饲料差异不显著 (P>0.05) 。
2.3 粉碎粒度对成形率的影响
随粉碎粒度的增加颗粒的成形率显著下降, 3.0 mm筛片粉碎与2.0 mm、1.5 mm筛片粉碎相比差异显著 (P<0.05) 。其原因可能为粉碎粒度大的颗粒在调质和冷却过程中气体无法穿透, 使得成品颗粒表面出现裂纹, 易碎。在生产实践中进行的调查显示, 饲料经孔径为1.0 mm的筛片粉碎, 颗粒料的成形率可超过95%。
2.4 粉碎粒度对生产率的影响
原料的粉碎粒度越大粉碎机的生产率越高, 但在加工颗粒料时会降低制粒机的生产率。表1数据表明, 随原料粉碎粒度的降低后续工序制粒的生产率显著提高 (P<0.05) 。调查显示, 筛片孔径由2.0 mm变为3.0 mm时, 粉碎机生产率可提高25%左右, 而制粒生产率则下降10%。生产实践也证明, 粉碎粒度小时粉碎机生产率虽低, 但制粒效率会大大提高。
2.5 粉碎粒度对加工电耗的影响
随粉碎机筛片直径增加制粒单产耗电量显著提高 (P<0.05) 。
3 结论