Способ определения неоднородности смеси сыпучих материалов на базе цветовой сегментации изображений в LAB пространстве Российский патент 2025 года по МПК G01N15/227 

Предлагаемое изобретение предназначено для применения в химической промышленности, агропромышленном комплексе, производстве строительных материалов и других отраслях промышленности.

Известен способ определения коэффициента неоднородности смеси, включающий определение числа проб, минимально допустимого веса пробы, отбор проб смеси, определение концентрации ключевого компонента в пробе с помощью разделения смеси рассевом на ситах или другими способами, с дальнейшим вычислением коэффициента неоднородности смеси [Макаров Ю.И. Аппараты для смешения сыпучих материалов / Ю.И.Макаров. - М.: Машиностроение, 1973. - 216 с.]. К недостаткам данного способа можно отнести сложность определения концентрации в случае трудноразделимых компонентов, большие временные затраты на получение конечного результата.

Также известен способ определения коэффициента неоднородности смеси, включающий фотографирование фронтальной поверхности смеси, находящейся в смесителе, компьютерную обработку полученной фотографии, определение «плоскостного» коэффициента неоднородности смеси, расчет коэффициента неоднородности смеси [Л.В. Королев, М.Ю. Таршис. Метод оценки качества смешения сыпучих материалов по распределению частиц в плоском сечении рабочего объема / Известия вузов. Химия и химическая технология, 2002, том 45, вып 1, с. 98-100]. К недостаткам данного способа следует отнести сложность расчета коэффициента неоднородности смеси по величине «плоскостного» коэффициента неоднородности смеси, а также неприменимость данного способа для смесителей с разреженными потоками, при отсутствии сплошного потока, а также в аппаратах, где невозможно сфотографировать поверхность полученной смеси без разборки смесителя.

Наиболее близким к предлагаемому решению является способ определения качества смеси компонентов, различающихся по цвету [Пат. 2385454 Российская Федерация, МПК G01N 1/38, B01F 3/18. Способ определения качества смеси компонентов, различающихся по цвету / Таршис М.Ю., Королев Л.В., Зайцев А.И.; заявитель и патентообладатель Ярослав. гос. техн. ун-т. - №2008144214/12; заявл. 06.11.08; опубл. 27.03.10, Бюл. №9. - 5 с.]. Данный способ включает фотографирование поверхности смеси таким образом, чтобы плоскость изображения смеси была перпендикулярна оси ее однородности. Затем это изображение преобразуется в полутоновое и подвергается компьютерной обработке, в ходе которой оно разбивается на квадратные пробные зоны одинакового размера, в каждой из которых концентрация ключевого компонента вычисляется как отношение площади зоны, занятой ключевым компонентом, к площади всей зоны. К недостаткам данного способа следует отнести потерю информации о реальном цвете компонентов изображения, так как обрабатываемое изображение предварительно преобразуется в полутоновое. Фактически, информация о цвете не учитывается в процессе расчёта коэффициента вариации. Используются только значения градаций серого на изображении. При наличии нескольких цветовых компонентов в смеси такой подход приведёт к значительным погрешностям, особенно в случае нечёткости изображения: его зернистости, замутнённости или при наличии бликов.

Задача предлагаемого технического решения - создание способа определения коэффициента неоднородности многокомпонентной смеси для сухих сыпучих компонентов, даже незначительно отличающихся по цвету, в режиме реального времени, способствующего сокращению времени расчёта и снижению погрешностей определения неоднородности смеси.

Поставленная задача достигается тем, что в предлагаемом способе производится расчёт концентраций ключевого компонента в различных участках смесительной камеры смесителя на основе цветовой сегментации в цветовом LAB пространстве изображений смеси, полученных с видеорегистрирующих устройств, смонтированных в смесительной камере смесителя, с последующим расчётом коэффициента неоднородности, причем концентрацию ключевого компонента в определённом участке смесительной камеры смесителя рассчитывают как долю всех пикселей информативной части изображения, имеющих цвет, близкий в евклидовом смысле к ядру цветового кластера ключевого компонента, а само ядро определяют как средние значения каналов «A» и «B» цветового пространства LAB всех пикселей в пределах бинарной маски, ограничивающей область с характерным для ключевого компонента цветом и построенной вручную для одного единственного шаблонного изображения.

Сущность способа заключается в следующем. В смесительную камеру смесителя добавляют смешиваемые компоненты. Вместе с ними добавляются контрольные компоненты, окрашенные в разные цвета. В качестве контрольного компонента могут быть использованы также окрашенные смешиваемые компоненты. Включают смеситель и проводят смешивания компонентов. Во время смешивания с видео фиксирующих устройств (например IP-камеры, USB-эндоскопы), расположенных в пространстве смесительной камеры смесителя, получают изображения смеси. Для произвольно выбранного изображения, на котором присутствуют контрольные компоненты, выделяется информативная часть изображения (под информативной частью изображения понимается та его часть, которая лишена бликов, засветок, ограничителей и перегородок, закрывающих смешиваемые компоненты в кадре), для которого строится бинарная маска. Построенная бинарная маска накладывается на исходное изображение. После этого к изображению, на которое наложена маска, применяется цветовая кластеризация, предназначенная для вычисления среднего значения (по-другому центра или ядра кластера) цвета для каждого цветового кластера изображения. Для определения центра кластера для произвольного изображения смеси строится бинарная маска, выделяющая на изображении области, цвета которых наиболее характерны для выделяемых кластеров. То есть достаточно выделить на изображении одну область с характерным цветом, чтобы построить центр цветового кластера. Процедура получения маски для построения ядра цветового кластера проводится только единожды для произвольного выбранного изображения. При анализе всех других изображений, получаемых с видеорегистрирующих устройств, будут использоваться средние значения цвета, рассчитанные для одного единственного выбранного изображения. Определение ядра цветового кластера проводится в пространстве LAB, которое позволяет охарактеризовать цвет с помощью наборов чисел «L», «A» и «B», являющихся координатами векторов LAB пространства. Каждый вектор LAB пространства кодирует определённый цвет. Координата «L» определяет яркость пикселя, координата «A» обозначает положение цвета в диапазоне от зеленого до красного, координата «B» - от голубого до желтого. Кодирование цвета с помощью чисел даёт возможность использовать евклидову метрику для определения степени близости текущего пикселя к тому или иному цветовому ядру. В итоге пиксель будет отнесён к тому цветовому кластеру, чей центр наиболее близок в евклидовом смысле к данному пикселю. Для подсчёта числа пикселей, приходящихся на контрольный компонент, рассчитываются «цветовые расстояния» от каждого пикселя изображения до центров кластеров (цветовое расстояние - это сумма квадратов разностей между значениями «A» и «B» текущего пикселя и значениями «A» и «B» ядер кластеров, взятая из-под корня). То расстояние, которое является минимальным, будет определять принадлежность к соответствующему цветовому кластеру. Такой подход к анализу полученного изображения позволяет получить более точные данные о цвете и снижает погрешность определения неоднородности смеси, а также позволяет определить концентрацию сразу нескольких контрольных компонентов разных цветов. После определения числа пикселей, наиболее близких к цветовому кластеру контрольного компонента, данное число делится на общее количество пикселей информативной области изображения. Полученное отношение является концентраций контрольного компонента в заданной точке смесительной камеры смесителя. Таким образом, определяется наличие цвета и концентрация контрольного компонента на полученном изображении. При наличии в смеси нескольких контрольных компонентов, окрашенных в разные цвета, данные компоненты будут также выделены путём цветовой сегментации, а концентрация их будет подсчитана с помощью предлагаемого способа. Данная процедура проводится единожды. После этого полученные результаты вносятся в установленную на ЭВМ программу, к которой в реальном времени с видеорегистрирующих устройств (количество не ограничено), установленных по всему объему смесительной камеры смесителя, поступают изображения в реальном времени, что позволяет наблюдать динамику изменения концентрации контрольных компонентов в различных точках смесительной камеры смесителя. Для каждого фиксированного момента времени изображения, полученные с видеорегистрирующих устройств, автоматически заносятся в установленную на ЭВМ программу, в которой в реальном времени по предлагаемой методике осуществляется расчёт концентраций контрольных компонентов. Концентрации ключевого компонента, посчитанные для текущего момента времени путём анализа полученных изображений, подставляются во введенную в программу формулу для коэффициента вариации, который является стандартным отклонением концентрации контрольного компонента, нормированным на величину матожидания с этой концентрации:

где - коэффициент вариации; - значение концентрации контрольного компонента в i-й точке наблюдения (в данной точке установлена i-я камера); - среднее значение концентрации контрольного компонента; n - количество точек наблюдения.

Анализ получаемых в реальном времени изображений и автоматический подсчет коэффициента неоднородности на основании вычисленных концентраций контрольных компонентов позволяет ускорить процесс определения неоднородности смеси.

Предлагаемый способ отличается высоким быстродействием (расчёт коэффициента неоднородности осуществляется в режиме «on line») и обладает меньшими погрешностями, по сравнению с прототипом, основанным на анализе полутоновых изображений.

Таким образом, предлагаемое изобретение решает поставленные перед ним задачи: сокращение времени расчёта и уменьшение погрешностей, которые достигаются за счёт использования алгоритма машинного зрения, основанного на цветовой кластеризации исследуемых изображений, поступающих в реальном времени с видеорегистрирующих устройств, установленных в смесительной камере смесителя.

Изобретение относится к способу определения коэффициента неоднородности смеси, состоящей из различимых по цвету сыпучих материалов. Техническим результатом является сокращение времени расчёта и уменьшение погрешностей определения неоднородности смеси. Способ включает расчёт концентраций ключевого компонента в различных участках смесительной камеры смесителя на основе цветовой сегментации в цветовом LAB пространстве изображений смеси. Концентрацию ключевого компонента в определённом участке смесителя рассчитывают как долю всех пикселей информативной части изображения, имеющих цвет, близкий в евклидовом смысле к ядру цветового кластера ключевого компонента, а само ядро определяют как средние значения каналов «A» и «B» цветового пространства LAB всех пикселей в пределах бинарной маски, ограничивающей область с характерным для ключевого компонента цветом и построенной для одного единственного шаблонного изображения, где «L» - координата, определяющая яркость пикселя, «A» - координата цветового пространства, представляющая красно-зеленую составляющую цвета пикселя, «B» - координата цветового пространства, представляющая желто-голубую составляющую цвета пикселя.

Способ определения неоднородности смеси сыпучих материалов, включающий расчёт концентраций ключевого компонента на основе анализа изображений смеси с последующим расчётом коэффициента неоднородности смеси, отличающийся тем, что расчёт концентраций ключевого компонента выполняют в различных участках смесительной камеры смесителя на основе цветовой сегментации в цветовом LAB пространстве изображений смеси, полученных с видеорегистрирующих устройств, смонтированных в смесительной камере смесителя, при этом концентрацию ключевого компонента в определённом участке смесителя рассчитывают как долю всех пикселей информативной части изображения, имеющих цвет, близкий в евклидовом смысле к ядру цветового кластера ключевого компонента, а само ядро определяют как средние значения каналов «A» и «B» цветового пространства LAB всех пикселей в пределах бинарной маски, ограничивающей область с характерным для ключевого компонента цветом и построенной для одного единственного шаблонного изображения, где «L» - координата, определяющая яркость пикселя, «A» - координата цветового пространства, представляющая красно-зеленую составляющую цвета пикселя, «B» - координата цветового пространства, представляющая желто-голубую составляющую цвета пикселя.