专利名称：一种测量矿物反射率及矿相组成的方法
技术领域：
本发明涉及测量冶金领域的烧结矿、球团矿和高炉渣等矿相、岩相反射率的方法，具体涉及一种在反光(矿相)显微镜下测量矿物的反射率，从而准确快速获取矿相组成的方法。
背景技术：
目前，对冶金领域的烧结矿、球团矿和高炉渣等矿相、岩相反射率的测定主要方法是目测法和仪器测量法。目测法主要有并列比较法和视测光度法；仪器测量法有比色目镜法和光电光度法。目测法过多依靠观察者的主观判断，不同视力和经验的观察者得出的结论和数据就有差别，极易造成偶然误差，影响测试结果的准确度；仪器测量法较目测法要准确，但是需要增加额外的设备投资，例如比色目镜法就需要同时有两台矿相显微镜和一个比色目镜，光电光度法也需要额外的光电传感设备和微电流检测设备。
对矿相组成的测定，也主要靠人工。常用的方法有网格法。即根据某种矿物在视场中所占据的网格数来估计这种矿物的含量。这种方法的偶然误差也比较大，还增加了检测人员的劳动强度和劳动时间。
发明内容
针对现有技术存在的上述不足，本发明的目的在于提供一种测量准确，并且快速方便、低成本地测定矿物的反射率和组成含量的方法。
本发明的目的是这样实现的一种测量矿物反射率及矿相组成的方法，包括制样→采集图像→反射率的测量→矿物组成的测量；其特征在于采集图像由包括矿相显微镜、摄像机、图像采集卡和计算机的图像采集系统进行，首先将待测矿物的光片放在矿相显微镜上进行观察，经摄像机和图像采集卡获取矿物的图片输入计算机；然后，利用已知反射率的矿样对图像采集系统在一定照射强度下的k值进行标定；最后由该计算机计算反射率和矿物组成的含量，计算机执行如下步骤1)图像预处理平滑处理；2)提取待测点的R、G、B像素值；
3)计算反射率Reflect=k255×(0.299×R+0.587×G+0.114×B);]]>4)计算矿物组成含量统计得出待测矿物反射率的区间(Rmin，Rmax)，利用式Rmin＜PixelR(i，j)＜Rmax扫描图像的每一个象素点，并对属于待测矿物反射率区间内的像素点数(PixelRC)计数，进而利用式Ratio=PixelRCPixelAll×100%]]>得出矿物组成含量。
本发明方法不但准确、快速，大大减少检测人员的劳动强度和劳动时间；而且不需要增加额外的设备，只需安装相应的软件即可，并且实现了矿物的数字化测量，还可以直观地得到矿物反射率的二维分布情况。可广泛用于测量各种烧结矿、球团矿和高炉渣等矿相、岩相的反射率和矿相的组成含量计算。
图1是图像采集系统结构示意图；图2是矿物反射率计算流程图；图3是矿物组成计算流程图；图4是一种烧结矿的矿相图像；图5是图4图像预处理后的图像；图6是图4烧结矿的灰度图像；图7是图4烧结矿的反射率等值面图；图8是测试区域分布图；图9是矿相组成分布图；图10是图像增强处理图。
具体实施例方式
下面结合附图和具体实施方式
对本发明作进一步说明。
一种测量矿物反射率及矿相组成的方法，包括制样→采集图像→反射率的测量→矿物组成的测量；其特征在于采集图像由包括矿相显微镜、摄像机、图像采集卡和计算机的图像采集系统进行，首先将待测矿物的光片放在矿相显微镜上进行观察，经摄像机和图像采集卡获取矿物的图片输入计算机；然后，利用已知反射率的矿样对图像采集系统在一定照射强度下的k值进行标定；最后由该计算机计算反射率和矿物组成的含量，计算机执行如下步骤
1)图像预处理采用平滑处理技术；2)提取待测点的R、G、B像素值；3)计算反射率Reflect=k255×(0.299×R+0.587×G+0.114×B);]]>4)计算矿物组成含量统计得出待测矿物反射率的区间(Rmin，Rmax)，利用式Rmin＜PixelR(i，j)＜Rmax扫描图像的每一个象素点，并对属于待测矿物反射率区间内的像素点数(PixelRC)计数，进而利用式Ratio=PixelRCPixelAll×100%]]>得出矿物组成含量。
下面以烧结矿矿相为例，对上述测量过程作进一步说明。
1、制样1)样品准备选择有代表性的铁矿石或人造富矿等样品。十分致密而坚固的样品可直接磨制；疏松散粒的样品，可先用树胶胶结加固后，再进行磨制。磨制光片所用矿石块，可先用切片机，将矿块切成略大于2×1.5×1(或2.5×1.5×1)厘米长方形矿石决，然后进行磨制。
2)粗磨将切下的矿石块，放在磨片机的铁盘上进行粗磨，先用120#～150#金刚砂把矿石磨成2×1.5×1厘米到2.5×1.5×1厘米的长方形矿石光片，然后再用清水洗净。
3)细磨为了防止光片在细磨时有疏松碎屑掉下，在细磨前要用树胶胶结，再用400#～500#金刚砂在细而平的铁盘上进行细磨，直到把粗磨痕迹磨去为止，而后用清水洗净。洗净后换用800#～1000#金刚砂进行研磨，直到把400#～500#金刚砂细磨留下的痕迹磨去为止，用清水洗净。最后用氧化铝泥浆在玻璃板上精磨，磨到消除所有擦痕，使光片表面光滑有发光感觉时，再用清水洗净。
4)磨光(抛光、打光)将细磨好的光片在抛光机上磨光。抛光机实际上是在磨片机的铁盘上蒙上一层磨光布(丝绒、呢绒和帆布)，周围用金属圈紧紧卡住。磨光时可根据矿物软硬程度不同，选择不同的磨料和磨光布。一般较硬的矿石，如铁矿石、烧结矿和球团矿等用氧化铬粉在丝绒上进行磨光，效果很好。光片磨光后在清水中漂洗，再用干丝绒和麂皮把光面轻轻擦干切忌用手模。
2、图像采集系统待测矿物的光片制样结束后，将其放在矿相显微镜上进行观察，并且获取矿物的图片。整个图像采集系统的结构如图1所示，系统中各部分的功能介绍如下矿相显微镜观察矿物显微结构的主要设备，操作者可直接用肉眼通过目镜观察。
摄像机获取数字图像的设备，将其在安装在目镜的镜筒上，以便于通过电脑观察。
图像采集卡采集摄像机传输过来的数字信号，并且将其通过相关驱动程序和软件再转换成图像，在显示器上显示。
主机—显示器相关软件和图像采集卡的工作平台，矿物图像的显示设备。
K值标定由于反射率的理论计算模型和实际测试过程偏差的存在，故先利用已知反射率的矿样对仪器在相同照射强度下的k值进行标定。利用标准的矿相样本对K值标定，得出系统的修正系数。K值得选取不宜过大，在本应用中K可选9。
3、反射率测量1)反射率计算模型原理反射率是鉴别不透明矿物的重要依据，描述了矿物对光反射的多少。因此，对反射率的定义如式(1)所示。
Reflect=IrIi---(1)]]>其中，Ir是反射光强度；Ii是入射光强度；Reflect为反射率，用％表示。
使用显微镜观察矿物，反射率不同表现为矿物在视场中的亮度不同。亮度不同在图像上就表现为图像的不同灰度，灰度是HSI颜色模型定义的变量。因此，建立起矿物反射率与图像灰度的数学关系。
Reflect＝k×I(2)I是图像上某点的灰度，K为修正系数，使用前需要标定。一般数字图像都是以(R，G，B)模型格式存储和处理的，故利用加权法把RGB模型数据转换成HSI模型的数据。
首先，提出两个假设其，当物体的反射率为0时，得到的反射图像将是一幅黑色图像，灰度值为0。
其二，当物体的反射率为100％时，将会得到一幅白色图像，灰度值为255。
因此，在上面两个假设的基础上，提出如式(3)所示的反射率计算模型Reflect=k255×(0.299×R+0.587×G+0.114×B)---(3)]]>2)反射率计算流程反射率计算流程如图2所示，其中主要计算步骤的介绍如下图像预处理由于设备等方面的原因，可能使图像在获取和传递的过程中产生噪音，甚至局部细节的模糊等问题。图像预处理是通过均值滤波处理和锐化处理减轻或者消除上述影响，增强测试的准确度。
其中，图象平滑处理有很多种算法，但对于矿相图片的处理而言，既要通过平滑处理去除各种噪声，又要保证图像在边缘处、细节上清楚。因此，本处理选择“灰度最相近的K个邻点平均法”，该方法的出发点是在n×n的窗口内，属于同一集合体的像素，它们的灰度将高度相关。因此，窗口中心像素的灰度值可用窗口内与中心像素灰度最近接的K个邻像素的平均灰度来代替。
4、矿物组成测量通过对矿物反射率的测定，以及矿物的形貌的观察，并且结合相应的矿物体系知识，对矿物的种类做出判断。接下来的问题就是如何计算矿物的含量。
1)矿物组成计算模型原理由于不同矿物的反射率不同，因此，当计算出矿物的反射率以后，进而统计得出该种矿物反射率的区间(Rmin，Rmax)。利用式(4)扫描图像的每一个象素点，并对属于待求矿物反射率区间内的像素点数(PixelRC)计数，进而利用式(5)得出矿物组成含量。
Rmin＜PixelR(i，j)＜Rmax(4)Ratio=PixelRCPixelAll×100%]]>2)矿物组成计算流程如图3所示，该计算模型是以反射率的计算模型为基础的。
图3中各符号的含义如下M-图片总行数，N-图片总列数，m-已扫描的行数，n-已扫描的列数，j-反射率在被测矿物反射率区间的点数，R(m，n)-点(m，n)的反射率，m＝m+1-行数加1，n＝n+1-列数加+，j＝j+1-点数加1。
4、应用实例如图4所示为某一烧结矿矿相照片，经过图像预处理后的图像如图5所示。
图6是烧结矿灰度图像(真彩色图像转化成灰度图像后的照片)，如图7所示是反射率等值面图；取出图片中的部分区域A-H，计算区域的反射率平均值，所取的区域分布如图8所示，对应的反射率值如表1所示。
表1 测试区域反射率平均值
根据所测的反射率值和对矿物其它参数的鉴定后，鉴定出该烧结矿的矿相组成如图9所示。其中，鉴别得出的图中标有1的灰白色区域是烧结矿中的Fe2O3成分区域。
通过统计分析图像中反射率数据，得出Fe2O3的反射率区间在22％-25％之间。故利用之前提出的方法计算出该图像中Fe2O3的含量为34％。
图10所示为对Fe2O3区域运用图像区域增强处理技术，使得图中的Fe2O3区域全部变成了白色。
采用本发明不但准确、快速，大大减少检测人员的劳动强度和劳动时间；不需要增加额外的设备，只需安装相应的软件即可。可广泛用于测量各种烧结矿、球团矿和高炉渣等矿相、岩相的反射率和矿相的组成含量。
权利要求
1.一种测量矿物反射率及矿相组成的方法，包括制样→采集图像→反射率的测量→矿物组成的测量；其特征在于采集图像由包括矿相显微镜、摄像机、图像采集卡和计算机的图像采集系统进行；首先，将待测矿物的光片放在矿相显微镜上进行观察，经摄像机和图像采集卡获取矿物的图片输入计算机；然后，利用已知反射率的矿样对图像采集系统在一定照射强度下的k值进行标定；最后，由该计算机计算反射率和矿物组成的含量，计算机执行如下步骤1)图像预处理平滑处理；2)提取待测点的R、G、B像素值；3)计算反射率Reflect=k255×(0.299×R+0.587×G+0.114×B);]]>4)计算矿物组成含量统计得出待测矿物反射率的区间(Rmin，Rmax)，利用式Rmin＜PixelR(i，j)＜Rmax扫描图像的每一个象素点，并对属于待测矿物反射率区间内的像素点数(PixelRC)计数，进而利用式Ratio=PixelRCPixelAll×100%]]>得出矿物组成含量。
全文摘要
本发明提供一种测量矿物反射率及矿相组成的方法，首先将待测矿物的光片放在矿相显微镜上进行观察，经摄像机和图像采集卡获取矿物的图片输入计算机；然后，利用已知反射率的矿样对图像采集系统在一定照射强度下的k值进行标定；最后由该计算机计算反射率和矿物组成含量，计算机执行如下步骤进行图像预处理；提取待测点的R、G、B像素值；根据本发明提供的模型计算反射率，并对整幅图中属于待测矿物反射率区间内的像素点数计数；从而计算反射率和矿物组成含量。本发明方法不但准确、快速，大大减少检测人员的劳动强度和劳动时间；而且不需要增加额外的设备，只需安装相应的软件即可实现矿物图像反射率的二维可视化。
文档编号G06F19/00GK101034059SQ20061009536
公开日2007年9月12日 申请日期2006年12月26日 优先权日2006年12月26日
发明者白晨光, 吕学伟, 邱贵宝, 石泉, 刘清才, 温良英 申请人:重庆大学