一种粉尘污染的评价系统

1.本发明涉及图像处理领域，特别涉及一种粉尘污染的评价系统。


背景技术：

2.粉尘污染一直是工业生产中存在的常见问题，尤其体现在矿产资源开发过程中。在煤矿、部分金属矿开采过程中，一些开采工艺：钻孔、爆破、切割、混凝土喷淋、运输、提矿、装载、皮带传输等工作区域，都是产尘的高源点。大多粉尘具有易扩散、可燃等不利性质，粉尘带给生产生活的危害主要分为：
3.(1)长期工作在较高浓度粉尘环境中的工人容易患上职业病：角膜炎、鼻炎、咽喉炎、支气管炎、矽肺病、慢性阻塞性肺病、尘肺病等；
4.(2)煤矿本身具有较高的自燃倾向，在空气流通充分、浓度条件满足粉尘爆炸极限的情况，在点火源的作用下，极易发生爆炸事故。粉尘爆炸具有非常大的破坏性，对于煤粉尘爆炸而言，粉尘爆炸产生的冲击波高达2340m/s，爆温可达2300～2500℃；
5.(3)在粉尘的作用下，工人的作业场所环境污染严重，能见度较低，降低了生产效率。同时，粉尘对生产设备具有磨损效应，在长时间的磨损下，设备的精度、安全性等要求无法得到充分保持，从而最终影响企业的经济效益。
6.目前国内外在评价粉尘污染情况一般采用粉尘浓度评价法，即测量工作面粉尘浓度，对测量结果进行分析判断。测量粉尘浓度的方法一般有手持式采样设备，快速浓度检测仪以及粉尘在线检测仪。手持式粉尘检测设备主要包括滤膜称重；快速检测仪主要包括光电转换法，β射线衰减法，压电晶体频率变化法等；粉尘浓度在线检测仪则主要利用声光效应，通过设置多个传感器在整体上实现粉尘在线浓度检测。在数字图像技术在粉尘浓度检测的应用中，一般通过研究粉尘浓度与数字图像相关参数的相互关系，如灰度，形态学特征等，得到粉尘浓度拟合曲线，但在现场应用中，成熟度较低。
7.现有技术中的粉尘污染监测及评价技术如：
8.cn103089291b公开了一种基于图像的煤矿粉尘污染评价及喷雾除尘联动系统，包括图像评价部分和状态控制部分，所述图像评价部分是通过设置在产尘点的图像传感器对整个产尘空间进行监控，通过与设置的背景图像比较得到评价结果；所述状态控制部分根据图像评价的结果来控制设置在产尘点的喷雾装置，当评价结果显示当前粉尘浓度超过基准值时，启动喷雾降尘系统；当评价结果显示当前浓度低于基准值时，喷雾降尘系统关闭；所述状态控制部分主要通过控制箱来控制安装在各产尘点的喷雾降尘系统。
9.cn206138918u公开了一种用于粉尘监测与治理的自动一体化装置，包括粉尘传感器、除尘设备以及控制装置，粉尘传感器用于检测目标区域的粉尘数据；除尘设备用于降低目标区域的粉尘含量；控制装置与粉尘传感器和除尘设备通讯连接，其根据粉尘数据以控制除尘设备的开启与关闭。控制装置同时与粉尘传感器和除尘设备进行数据交互，如此实现粉尘监测系统和粉尘治理系统的同步管理和控制。
10.上述现有技术中的粉尘污染监测及评价方法在一定程度上可以对粉尘源进行浓
度测定以及污染评价。传统的粉尘浓度测定方法，如滤膜沉重操作复杂，测定时间较长；快速浓度测定仪如β射线衰减法对实验设备要求较高，且测量范围存在局限性；粉尘在线检测仪近年得到较多的关注，其通过布置系列传感器，利用物联网技术在线实现粉尘浓度的监控和测定。但工况复杂条件下，传感器布置数量及位置可能大大影响正常生产，设备的维护成本较大。通过数字图像技术研究图像参数与粉尘浓度之间的相互关系，进而对粉尘污染状况进行评价，容易受到环境条件(光照、风速等)的影响，造成误差较大的问题。
11.有鉴于此，提出本技术。


技术实现要素：

12.本发明公开了一种粉尘污染的评价系统，旨在解决现有技术中采用单变量对粉尘污染状况进行评价存在较大误差或失真的问题。
13.本发明实施例提供了一种粉尘污染的评价系统，包括：透明箱体、配置在所述透明箱体上方的落尘装置、配置在所述透明箱体第一侧部的风机装置、配置在所述透明箱体第二侧部的可移动门、配置在所述透明箱体外部的图像采集装置、以及与所述图像采集装置电气连接的控制器；
14.其中，所述控制器被配置为通过执行其内部存储的计算机程序以实现如下步骤：
15.接收由所述图像采集装置每隔预设时长采集到的多张粉尘图像，并将所述多张粉尘图像处理生成三维图像数字矩阵；
16.对所述三维图像数字矩阵以像素为梯度步长进行梯度计算，生成梯度图像；
17.对所述梯度图像进行图像锐化、灰度转换、二值化处理，生成粉尘去噪图；
18.对所述粉尘去噪图进行运算，得到分形维数值、灰度均值，调用粉尘污染指数模型对所述分形维数以及所述灰度均值运算生成粉尘污染等级。
19.优选地，所述对所述三维图像数字矩阵以像素为梯度步长进行梯度计算，生成梯度图像具体为：
20.调用梯度计算模型，对分别在水平、垂直方向对所述三维图像数字矩阵中像素{i
i，j
(x，y)，i
i+δi，j
(x，y)，i
i，j+δj
(x，y)}进行梯度计算，生成所述梯度图像；其中，所述梯度计算模型的表达式为：
[0021][0022]
其中，grad
ij
表示经过梯度计算的图像像素值，δj和δi分别表示在垂直方向和水平方向选取的步长。
[0023]
优选地，所述对所述梯度图像进行图像锐化、灰度转换、二值化处理，生成粉尘去噪图具体为：
[0024]
对所述梯度图像进行图像锐化处理，生成具有补偿图像轮廓特征的锐化图像；
[0025]
调用灰度平均模型，对所述锐化图像进行灰度转换，生成灰度图像；
[0026]
对所述灰度图像进行二值化计算，生成二值图；
[0027]
将所述二值图中的噪点影响，生成粉尘去噪图。
[0028]
优选地，所述对所述粉尘去噪图进行运算，得到分形维数值、灰度均值，调用粉尘
污染指数模型对所述分形维数以及所述灰度均值运算生成粉尘污染等级
[0029]
调用二维图像计盒维数box-dimension模型对所述粉尘去噪图进行运算，得到分形维数；
[0030]
调用灰度均值模型对所述粉尘去噪图进行运算，得到灰度均值；
[0031]
对所述灰度均值进行线性拟合生成第一拟合方值，对所述分形维数以e 为底数的指数拟合生成第二拟合方值；
[0032]
调用粉尘污染指数模型对所述第一拟合方值、所述第二拟合方值、灰度均值、以及分形维数进行运算，生成粉尘污染等级。
[0033]
优选地，所述二维图像计盒维数box-dimension模型的表达式为：
[0034]
log(nk)＝d
f log(k)+c；
[0035]
其中，df分形维数，nk为满足遍历全图像的盒子总数，k为方形盒子边长k倒数1/k，分形盒子边长为1，2，
……2n
。
[0036]
优选地，所述灰度均值模型的表达式为：
[0037][0038]
其中，m、n分别为图像的输入尺寸的高和宽。
[0039]
优选地，所述粉尘污染指数模型的表达式为：
[0040][0041]
其中，rg为第一拟合方值，rf为第二拟合方值，h为拟合系数，df分形维数，ga灰度均值。
[0042]
优选地，还包括配置在所述图像采集装置左右两侧的照明装置。
[0043]
优选地，所述落尘装置包括多个漏斗；
[0044]
其中，所述透明箱体的顶部设置有多个下料孔，所述漏斗的颈部与所述下料孔相互适配。
[0045]
优选地，所述风机装置包括：轴流电机、转速器、以及扇叶；
[0046]
其中，所述转速器与所述轴流电机电气连接，所述扇叶配置在所述轴流电机的输出轴上，所述扇叶配置在所述透明箱体的内部。
[0047]
基于本发明提供的一种粉尘污染的评价系统，先通过图像采集装置每隔预设时长采集到的多张粉尘图像，将多张粉尘图像处理并生成三维图像数字矩阵，接着对所述三维图像数字矩阵以像素为梯度步长进行梯度计算，生成梯度图像；再接着对所述梯度图像进行图像锐化、灰度转换、二值化处理，生成粉尘去噪图，最后对所述粉尘去噪图进行运算，得到分形维数、灰度均值，调用粉尘污染指数模型对所述分形维数以及所述灰度均值运算生成粉尘污染等级，解决了现有技术中采用单变量对粉尘污染状况进行评价存在较大误差或失真的问题。
附图说明
[0048]
图1是本发明提供的一种粉尘污染的评价系统的结构示意图；
[0049]
图2是本发明提供的一种粉尘污染的评价流程示意图；
[0050]
图3是本发明提供的应用示例流程示意图；
[0051]
图4是本发明提供的实例图像处理图示意图；
[0052]
图5是本发明提供的实例粉尘图像均值和分形维数结果示意图；
[0053]
图6是本发明提供的粉尘污染区域划分示意图。
具体实施方式
[0054]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0055]
为了更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
[0056]
应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0057]
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。
[0058]
应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0059]
取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。
[0060]
实施例中提及的“第一\第二”仅仅是是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序。应该理解“第一\第二”区分的对象在适当情况下可以互换，以使这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
[0061]
以下结合附图对本发明的具体实施例做详细说明。
[0062]
本发明公开了一种粉尘污染的评价系统，旨在解决现有技术中采用单变量对粉尘污染状况进行评价存在较大误差或失真的问题。
[0063]
请参阅图1，本发明实施例提供了一种粉尘污染的评价系统，包括：透明箱体1、配置在所述透明箱体1上方的落尘装置、配置在所述透明箱体1 第一侧部的风机装置、配置在所述透明箱体1第二侧部的可移动门6、配置在所述透明箱体1外部的图像采集装置2、以及与所述图像采集装置2电气连接的控制器8；
[0064]
需要说明的是，所述透明箱体1可以采用有机玻璃材质便于图像采集装置2清晰地进行图像采集，所述可移动门6可在水平方向进行移动，从而改变进、出风流量；
[0065]
在本实施例中，所述落尘装置包括多个漏斗3；其中，所述透明箱体1 的顶部设置有多个下料孔5，所述漏斗3的颈部与所述下料孔5相互适配。其中，每一所述漏斗3可以装配
有不同质量的粉尘4，其中，所述漏斗3可以选用不锈钢材质，在直径、材质保证下，粉尘下落与器壁的附着作用可以忽略不记，其径长可以是25cm保证粉尘颗粒的提前分散，同时依靠重力产生一定的初速度，使粉尘试样出孔时在风压的作用下实现更加充分的扩散效果。
[0066]
在本实施例中，还可以包括配置在所述图像采集装置2左右两侧的照明装置7。其中，所述照明装置7可以调整聚光灯光强、色温；根据漏斗 33放置位置，调节聚光灯的水平位置以及灯罩高度；使得所述照明装置7 聚光于漏斗3长颈处。
[0067]
在本实施例中，所述风机装置包括：轴流电机9、转速器10、以及扇叶11；
[0068]
其中，所述转速器10与所述轴流电机9电气连接，所述扇叶11配置在所述轴流电机9的输出轴上，所述扇叶11配置在所述透明箱体1的内部。
[0069]
轴流电机9配置转速器10，通过调整转速器10，实现0～1500r/mi n的调速范围，提供不同等级的风压作用于粉尘试样，本实施例中，调整调速器电路可实现反向通风；所述扇叶11可以是五叶风扇，与轴流电机9进行固定连接。
[0070]
具体地，在本实施例的具体实验步骤可以包括：
[0071]
步骤1、对粉尘试样干燥24h，温度为50℃。用电子天平对粉尘试样进行称量，将粉尘试样按照10mg重量间隔分成30组(10mg～300mg)，用称量纸盛装并标号。充分干燥粉尘降低了因粉尘的遮挡效应或黏附作用对后续粉尘扩散及图像采集产生的不利影响；
[0072]
步骤2、打开照明装置7调整聚光灯光强、色温；根据漏斗3放置的位置，调节聚光灯的水平位置以及灯罩高度；打开图像采集装置2，调整取图角度，使其正对粉尘下落位置，可最大程度取到粉尘扩散轨迹；观察图像范围质量，并按需求作微调图像采集装置2参数设置；
[0073]
步骤3、接通轴流电机9电源，调节转速器10，使其达到稳定的转速以保证风流的稳定；推动左右两侧可移动门6，达到试验方案要求的进风口、出风口面积；将漏斗3放置在确定的下料孔5处。完成以上步骤后，进行预实验，将少量的粉尘通过漏斗3落入透明箱中，观察在上述条件下，相机采集到的粉尘图像质量状况，进行最终的设备微调；
[0074]
步骤4、将完成分组的粉尘通过漏斗3依次落入箱体中，图像采集装置 2进行实时图像采集，将采集到的图像传输至所述控制器8中，控制器8通过程序对粉尘图像进行图像处理、计算，得到目标属性的图像结果，并在显示器中可视化实验数据。
[0075]
请参阅图2，所述控制器8被配置为通过执行其内部存储的计算机程序以实现如下步骤：
[0076]
s101，接收由所述图像采集装置每隔预设时长采集到的多张粉尘图像，并将所述多张粉尘图像处理生成三维图像数字矩阵，粉尘图像如图3(a) 所示；
[0077]
需要说明的是，通过所述图像采集装置采集粉尘图像p1，p2
……
pn，采集时间间隔tm依据实际试验方案确定。将采集到的粉尘图像pn传输到所述控制器中，控制器读取粉尘原图，形成三维图像数字矩阵an，并进行存储；
[0078]
s102，对所述三维图像数字矩阵以像素为梯度步长进行梯度计算，生成梯度图像；
[0079]
具体地，在本实施例中，调用梯度计算模型,对分别在水平、垂直方向对所述三维图像数字矩阵中像素{i
i,j
(x,y),i
i+δi,j
(x,y),i
i,j+δj
(x,y)}进行梯度计算,生成所述梯度图像；其中,所述梯度计算模型的表达式为:
[0080][0081]
其中，grad
ij
表示经过梯度计算的图像像素值，δj和δi分别表示在垂直方向和水平方向选取的步长。
[0082]
需要说明的是，通过梯度计算可以增强粉尘颗粒的边缘特征，减小较大颗粒粉尘或其他杂质对计算结果的干扰。
[0083]
s103，对所述梯度图像进行图像锐化、灰度转换、二值化处理，生成粉尘去噪图；
[0084]
对所述梯度图像(如图3b)进行图像锐化处理，生成具有补偿图像轮廓特征的锐化图像；
[0085]
调用灰度平均模型gray
ij
＝[b(x，y)+g(x，y)+r(x，y)]/3]，对所述锐化图像进行灰度转换，生成灰度图像(如图3c)；
[0086]
对所述灰度图像进行二值化计算，生成二值图(如图3d)；
[0087]
将所述二值图中的噪点影响，生成粉尘去噪图。
[0088]
需要说明的是，对梯度图进行图像预处理，预处理操作包括：图像锐化、灰度转换、二值化。图像锐化进一步补偿图像轮廓特征；锐化图像经过灰度平均模型：gray
ij
＝[b(x，y)+g(x，y)+r(x，y)]/3]，对粉尘图像进行灰度转换；对产生的灰度图像进行二值化计算，形成二值图分离粉尘颗粒对象及图像背景，根据采集图像亮度特征，确定阈值t，灰度图像像素经过阈值t处理后，得到关于粉尘对象的二值图对进行开运算去噪处理，去除二值图像中因图像采集过程或其他电子噪声产生的噪点影响，生成粉尘去噪图
[0089]
s104，对所述粉尘去噪图进行运算，得到分形维数值、灰度均值，调用粉尘污染指数模型对所述分形维数以及所述灰度均值运算生成粉尘污染等级，具体为：
[0090]
调用二维图像计盒维数box-dimension模型对所述粉尘去噪图进行运算，生成分形维数；其中，所述二维图像计盒维数box-dimension模型的表达式为：log(nk)＝d
f log(k)+c；
[0091]
其中，df分形维数，nk为满足遍历全图像的盒子总数，k为方形盒子边长k倒数1/k，分形盒子边长为1，2，
……2n
。
[0092]
调用灰度均值模型对所述粉尘去噪图进行运算，生成灰度均值，其中，所述灰度均值模型的表达式为：
[0093]
其中，m、n分别为图像的输入尺寸的高和宽；
[0094]
对所述灰度均值进行线性拟合(ga＝a1+b1p)生成第一拟合方值，对所述分形维数以e为底数的指数拟合(df＝a2+b2e
hp
)生成第二拟合方值；其中，h为指数拟合系数，p为基准粉尘浓度
[0095]
调用粉尘污染指数模型对所述第一拟合方值、所述第二拟合方值、灰度均值、以及分形维数进行运算，生成粉尘污染等级。其中，所述粉尘污染指数模型的表达式为：
其中，rg为第一拟合方值，rf为第二拟合方值，h为拟合系数，df分形维数，ga灰度均值。
[0096]
以下，用于一个例子来进一步的说明本实施例：
[0097]
通过计算机程序对生成的粉尘去噪图像分别进行分形维数df、灰度均值ga计算。分形维数df使用二维图像计盒维数box-dimension方法：
[0098]
log(nk)＝d
f log(k)+c
[0099]
nk为满足遍历全图像的盒子总数，k为方形盒子边长k倒数1/k；在本方法中，分形盒子边长为1，2，
……
2n，图像可视化结果为如图4所示。图像的输入尺寸为1920*1080，分别对应高、宽，则灰度均值ga方法表示为：
[0100][0101]
将称量的粉尘作为粉尘污染参考，按质量分为四个等级区域：重度污染、高度污染、中等污染、轻微污染。对每一组的粉尘的实验结果进行图像处理，分别计算对应的分形数df和灰度均值ga。部分计算结果如下表：
[0102]
表1煤粉实验中灰度均值和分形维数结果
[0103][0104]
对10mg～300mg粉尘试样从高到低分为四个等级：m1(75，75)，m2(150， 150)，m3(225，225)，m4(300，300)；分别计算对应的分形数df和灰度均值ga，以分析浓度数据为基准，将浓度测定四个等级界限值以粉尘污染指数值 fp替代，分别得到关于fp的区域界限值fp1(64.86，1.306)，fp2(149.34， 1.319)，fp3(234.39，1.322)，fp4(299.71，1.342)；根据污染等级界限，进而最终确定井下监控点粉尘污染等级如图6。粉尘污染指数fp的计算方法为：根据计算得到的ga和df值，分别进行线性拟合和以e为底数的指数拟合：
[0105]
ga＝0.503+0.00020p
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0106]df
＝1.66181-0.42671e-0.01755p
ꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0107]
其中，k为指数拟合系数，p为基准粉尘浓度。拟合结果见图5(a)，图5(b)为ga和df的常规残差图。
[0108]
得到拟合r方值rg：0.895，rf：0.841。将得到的指数拟合曲线进行线性化，即对应的df值作为拟合方程的自变量，结合上述的拟合r方值，得到关于粉尘污染指数fp的以下方程：
[0109][0110]
基于上述粉尘污染指数fp的确认方程，粉尘污染等级以及对应区域划分方式为：
[0111][0112]
完成粉尘污染评价区域划分后如图6所示，根据得到的评价参数，对矿井实际工作面进行实时监测，由此可得不同产尘点粉尘污染等级，或同一产尘点粉尘不同分布点的粉尘扩散情况。确定粉尘污染等级，以便于制定高效的防治预案或及时实施减尘、除尘措施。
[0113]
基于本发明提供的一种粉尘污染的评价系统，先通过图像采集装置每隔预设时长采集到的多张粉尘图像，将多张粉尘图像处理并生成三维图像数字矩阵，接着对所述三维图像数字矩阵以像素为梯度步长进行梯度计算，生成梯度图像；再接着对所述梯度图像进行图像锐化、灰度转换、二值化处理，生成粉尘去噪图，最后对所述粉尘去噪图进行运算，得到分形维数值、灰度均值，调用粉尘污染指数模型对所述分形维数以及所述灰度均值运算生成粉尘污染等级，解决了现有技术中采用单变量对粉尘污染状况进行评价存在较大误差或失真的问题。
[0114]
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。