基于激光三角法摄影测量的单物料颗粒精细识别研究 ——以车辆回收塑料残渣为例

基于激光三角法摄影测量的单物料颗粒精细识别研究 ——以车辆回收塑料残渣为例

论文摘要

论文根据现代近景摄影测量技术的发展方向,针对各行业中存在的高混杂物料识别与分选问题,选取最为复杂的汽车破碎回收残留物作为识别对象,对现代近景摄影测量技术和传感器辅助识别技术应用于单物料颗粒的精细测量与识别进行了研究。论文主要围绕激光三角法测量系统的设计、图像处理分析技术的应用以及圆度度量分析、多数据拟合分析等关键技术展开研究,结合研究课题对其在汽车破碎残渣识别分选中的应用进行了详尽的阐述。论文工作总结如下:(1)对单物料颗粒识别理论进行了阐述,确定了影响因子即单个塑料碎片厚度、粒径和碰撞声响应频率,设计了识别系统的结构与实验过程,进行了样品的制备并对声信号采集实验设备进行了介绍。(2)概述了激光三角法基本原理并对其应用于碎片厚度测量进行了分析,设计了摄像传感、测量与数据传输和处理系统,选取半导体激光器配合线阵CCD相机进行图像采集,将获取的线图像拼接并转化为灰度图像。(3)针对采集到的灰度图像数据,设计了适宜的方法进行数字图像处理。选用双边滤波对图像进行去燥,选用局部自适应阈值分割对图像进行二值化,选用数学形态学运算对图像目标进行补洞、光滑边缘,对图像进行连通域检测以匹配数据,并选用Canny算子进行边缘检测。(4)引入圆度度量指标对图像中的目标进行分析和测量,对比分析了几种经典指标的优劣并最终选取Roundness Factor作为最优指标,进而对各碎片等效粒径数据进行提取。(5)使用RRSB函数分析碎片粒径/质量分布,对碎片粒径分布的均匀性进行了验证;对多组数据进行拟合分析,确定了各材料的特征参数,引入置信水平对同基质塑料进行识别效率分析,并与传统筛分法结果进行了对比。结果表明,使用文中方法汽车破碎残渣的识别效率有所提高,不同基质塑料如ABS与PP之间理论可实现100%识别率,ABS与ABS/PC和PP与PP/EPDM之间识别率分别可达90%和70%,相较于传统筛分法分别具有15%和20%的提升。

论文目录

  • 致谢
  • 摘要
  • abstract
  • 变量注释表
  • 1 绪论
  •   1.1 研究的背景及意义
  •   1.2 国内外研究现状
  •   1.3 研究内容与组织结构
  •   1.4 技术路线
  • 2 单物料颗粒识别理论分析与实验设计
  •   2.1 单物料颗粒识别理论
  •   2.2 识别系统实验设计
  •   2.3 样品的制备
  •   2.4 实验设备
  •   2.5 本章小结
  • 3 基于激光三角法的厚度参数提取
  •   3.1 激光三角法基本原理
  •   3.2 成像系统设计
  •   3.3 相机成像数学模型
  •   3.4 激光三角法碎片厚度测量
  •   3.5 本章小结
  • 4 图像特征提取
  •   4.1 图像预处理
  •   4.2 图像分割
  •   4.3 特征参数提取
  •   4.4 本章小结
  • 5 塑料碎片识别结果分析
  •   5.1 塑料碎片规则性分析
  •   5.2 数据拟合与回归分析
  •   5.3 同基质塑料识别结果分析
  •   5.4 与筛分法结果对比分析
  •   5.5 本章小结
  • 6 总结与展望
  •   6.1 总结
  •   6.2 展望
  • 参考文献
  • 作者简历
  • 学位论文数据集
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 朱壮壮

    导师: 黄赳,苏庆会

    关键词: 激光三角法,图像处理,汽车破碎残渣,识别

    来源: 中国矿业大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技

    专业: 物理学,自然地理学和测绘学,无线电电子学,计算机软件及计算机应用

    单位: 中国矿业大学

    基金: 中央直属高校基本科研业务费青年基金项目(2015QNA28)

    分类号: TP391.41;TN249;P231

    总页数: 85

    文件大小: 4931K

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