光电分选机检测系统的设计与实现_图文.doc

光电分选机检测系统的设计与实现_图文 黄鸽：光电分选机检测系统的设计与实现 以＾ｅ￥ｌｂｅｎｃｈｉＥＵｔｌＮ ０＾甜嘶ｈ＾目 ０＾鲥ｈｄ１，ｐ１１１ｎｎｎｎ门ｎｎｎｎｎｎｎｎｎｎｎｎｎｎｎｎｎｎｎ非ｎｎｎｌｎ ０＾∞ｂｗ¨Ｂ“ ∞舳删瑚ｃｈ，ｓＰ ｅ］ｌｅｓｔｂｅｒｃＡ讷，压 ｍｄ、—…。＾ｎｎｎｎｎｎｎｎｎｎｎｎ玎ｎｎｎｎ扣ｎｎｎｎｎｎｎｎｎｎｎｎｎｎｎｎｎｎｎｎｎｎｎｎｎ｝Ｈｎｉ订｜日｜ｎ９ｎ｛ｎｌｎｌｎＢｎ｛ｒ］ｌ］广］ｎｉ厂］ｒ］田ｎｎｉ厂］广］叩一几；厂］厂１田广１１ｎｎｌｎ｝ｎ！ｎｎ』；ｎｎ；ｎｎｌｎ｜ｎｎ《ｎｎｎｎｎＨ日ｌｎ；ｎｎＩｎｎｎｉｎｉｎｎｎ｝ｎｌ｛ｎ！ｎ！ｎｎ；ｎ广１ｒ］—］厂可厂］广］ｒ］—］广１厂１厂］『广］ｎ］广翻厂］厂］ｒ］ｒＴ 图５．２３ＣＣＤ、Ａ／Ｄ和ＳＲＡＭ的主要时钟信号仿真图 Ｆｉｇ．５．２３ＭａｉｎｃｌｏｃｋｓｉｇｎａｌｓｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｃｈａｒｔｏｆＣＣＤ，Ａ／ＤａｎｄＳＲＡＭ ５．５图像识别处理的设计及实现 检测系统中的图像识别技术就是根据像素点灰度值的差异判别出合格品和次品。其基本思想为：通过对颗粒状物料灰度值统计规律的研究，设定一个表示合格品灰度变化的范围，该范围的边界称为阚值。考察图像数据中各像素点的灰度值，并和阈值比较，对落入阈值灰度范围内的像素点则认为是合格点，反之则认为是疵点。判别出各像素点的属性后，根据剔除异物的喷嘴间隔和设置方式，设定合适的判别准则和算法。如果统计识别出次品，就发给喷嘴一个剔除的信号，此剔除信号是表示次品所在滑道的位置信号，气动喷嘴会根据接收到的异物位置信号，控制相应位置的电动气阀动作，从对应喷嘴喷出高压气流将次品剔除，如此连续不断地重复上述过程，实现对次品的实时在线识别和剔除。 本节首先论述了目标图像的描述方法，通过给定阈值将图像数据进行二值化，取得图像中的特征点，即提取与合格品之间有灰度差异的像素点，然后根据物料识别准则和判别算法识别次品并给出异物位置信号即剔除信号。 ５．５．１目标图像的描述 （１）目标图像的获取 在整机调试阶段，检测系统事先对一白背景进行扫描，把扫描到的一帧白背景图像数据进行Ａ／Ｄ转换后存入ＳＲＡＭ中，这一帧图像数据的分布即为暗电流噪声。在检测器正常工作状态下，将获取的每一帧图像减去这一帧白背景图像来获取目标图像，这时的目标图像基本上已经消除了暗电流噪声。