Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Аналитический обзор существующих оптико электронных систем цветового анализа и контроля движущихся объектов 18
1.1 Цветовые сепараторы сельскохозяйственного назначения 18
1.2 Сортировка твердых бытовых отходов 29
1.3 Оптические сепараторы твердых полезных ископаемых 34
1.4 Многоспектральные оптико-электронные системы анализа 40
1.5 Постановка цели и задач исследований 43
ГЛАВА 2. Теоретическая модель цветового сепаратора минерального сырья 46
2.1 Обобщенная схема построения цветового сепаратора минерального сырья 46
2.2 Схема факторов, влияющих на эффективность сепарации минеральных образцов по цвету 47
2.3 Анализ ключевых влияющих факторов 48
2.3.1 Свойства минеральных образцов 48
2.3.1.1 Массогабаритные параметры минеральных образцов 49
2.3.1.2 Оптические свойства минеральных образцов
2.3.1.2.1 Окраска и цвет 50
2.3.1.2.2 Блеск 52
2.3.1.2.3 Прозрачность
2.3.2 Параметры движения и взаимного расположения минеральных образцов в зонах анализа и отсечки 55
2.3.3 Особенности регистрации минеральных образцов 60
2.3.3.1 Параметры матричного ПОИ 61
2.3.3.1.1 Разрешение 61
2.3.3.1.2 Быстродействие 63
2.3.3.2 Параметры объектива 65
2.3.3.2.1 Угловое поле зрение объектива и фокусное расстояние 65
2.3.3.2.2 Глубина резкости 68
2.3.3.2.3 Аберрации 70
2.3.4 Особенности освещения движущихся минеральных образцов 72
2.3.4.1 Размер и расположение источников излучения относительно зоны анализа 72
2.3.4.2 Мощность излучения источника и освещенность минеральных образцов 77
2.3.5 Влияние внешних факторов 81
2.4 Обобщенная модель расчета цветового сепаратора минерального сырья 82
2.5 Выводы по главе 88
ГЛАВА 3. Расчет и проектирование макета оптико электронной системы для сепарации движущихся минеральных образцов по цвету 91
3.1 Схема построения ОЭС ЦС 91
3.2 Расчет параметров ОЭС ЦС 92
3.3 Методика настройки и элементы алгоритма обработки ОЭС ЦС
3.3.1 Настройка параметров камеры, источников излучения и системы транспортировки материала 100
3.3.2 Шумовая фильтрация и коррекция изображения 102
3.3.3 Процедуры анализа минеральных образцов 106
3.4 Выводы по главе 110
ГЛАВА 4. Описание макета оэс цс. экспериментальные исследования 112
4.1 Описание конструкции макета ОЭС ЦС 112
4.2 Описание программного обеспечения, разработанного для ОЭС ЦС 116
4.3 Результаты исследования особенностей работы ОЭС ЦС 118
4.4 Результаты исследования эффективности разделения минеральных образцов с помощью ОЭС ЦС 123
4.5 Выводы по главе 126
Заключение 128
Список литературы
- Оптические сепараторы твердых полезных ископаемых
- Массогабаритные параметры минеральных образцов
- Расчет параметров ОЭС ЦС
- Описание программного обеспечения, разработанного для ОЭС ЦС
Введение к работе
Актуальность работы
В настоящее время автоматизация процессов добычи и обогащения минерального сырья является непременным условием повышения их эффективности, а также обеспечения рентабельности и конкурентоспособности горнодобывающих предприятий. Главным образом, это обусловлено стремительным истощением запасов богатых месторождений твердых полезных ископаемых и необходимостью вовлечения в переработку труднообогатимых руд с низким содержанием полезных компонентов.
Однако существующие традиционные методы и технологии, зачастую, не способны обеспечить рентабельность освоения сложных, забалансовых месторождений. Именно поэтому немаловажную роль играет поиск, внедрение и развитие новых, более эффективных методов обогащения, которые позволят повысить качество конечного продукта и снизить себестоимость его добычи.
Одним из наиболее интенсивно развивающихся является метод оптической сепарации, основанный на регистрации цветовых различий минеральных образцов, составляющих исходную руду.
Этот метод является универсальным и широко применяется не только в горнодобывающей промышленности, но и во многих других отраслях, например, для сортировки сельскохозяйственных продуктов (зерновых, плодоовощной продукции) и твердых бытовых отходов. Одним из ключевых достоинств метода, наряду с его экологичностью, является высокая производительность, что делает его весьма привлекательным для потребителей. Вектор развития данного метода направлен на увеличение селективности сепарации материалов со сложными структурой и цветом поверхности. К таковым относится и минеральное сырье.
В то же время, существующие оптические сепараторы обладают рядом недостатков, среди которых следует отметить следующие:
– сложность или невозможность работы с материалом, отличающимся тонкими цветовыми оттенками входящих в него компонентов;
– трудоемкий процесс адаптации (перенастройки) оптических сепараторов к новому типу сырья с другой цветовой характеристикой.
Указанные факторы негативно влияют на эффективность сортировки и являются серьезным препятствием для развития метода и расширения сферы его применения.
Целью работы является исследование и разработка оптико-электронной системы для сепарации движущихся минеральных образцов на основании анализа цветовых параметров их изображений, а также создание общей методики расчета и проектирования цветовых сепараторов минерального сырья.
Для достижения указанной цели необходимо решить следующие задачи:
1. На основании выполненного аналитического обзора существующих систем оптической сортировки различных продуктов и материалов разработать обобщенную схему построения цветового сепаратора минерального сырья.
-
Исследовать факторы, оказывающие влияние на процесс и эффективность сортировки минерального сырья на основании анализа его цветовых характеристик.
-
Разработать теоретическую модель цветового сепаратора минерального сырья, учитывающую влияние как внутренних, так и внешних факторов на эффективность процесса сортировки.
-
Разработать схему построения и теоретическую модель макета оптического сепаратора с использованием современных средств автоматического проектирования.
-
Исследовать особенности алгоритма анализа цветовых параметров изображений движущихся минеральных образцов и разработать специальное программное обеспечение для макета оптического сепаратора.
-
Разработать конструкцию и реализовать макет оптического сепаратора для исследования особенностей цветовой сепарации минерального сырья.
-
Провести экспериментальные исследования и оценить эффективность разработанного макета сепаратора.
-
Провести экспериментальные исследования реальных минеральных образцов с использованием разработанного макета сепаратора и оценить эффективность сортировки.
Методы исследования
В работе применяются:
– современные методы проектирования оптических контрольно-измерительных приборов и комплексов,
– типовые методы расчета и выбора основных параметров узлов оптико-электронных приборов;
– современные методы автоматизированного проектирования;
– программные продукты разработки виртуальных приборов для автоматических систем управления (LabVIEW);
– цифровые методы обработки изображений;
– методы сборки и юстировки измерительных оптико-электронных приборов и схем на их основе;
– методы теории оптических измерений, в том числе, требований к созданию методик проведения оптических измерений согласно поставленным задачам.
Научная новизна диссертации
-
Разработана теоретическая модель цветового сепаратора минерального сырья, позволяющая осуществлять обоснованный выбор условий для разделения минеральных образцов, обладающих определенными оптическими селективными признаками.
-
Предложены принципы построения оптико-электронной системы для цветовой сепарации движущихся минеральных образцов, обеспечивающие возможность анализа образцов разной крупности, степени прозрачности и обладающих различной скоростью движения не более 1,5 м/с.
-
Разработан алгоритм обработки и улучшения качества изображений движущихся минеральных образцов для устранения побочных теней и
правильного определения границ образцов, включающий последовательное применение процедур шумовой фильтрации, коррекции по фону и операции межкадровой разности с последующим заданием пороговых значений разделения для выбранного информационного канала полученного изображения.
4. Предложена методика определения фактической скорости движения транспортной ленты узла подачи материала, позволяющая в реальном времени корректировать требуемые значения яркости источников излучения и экспозиции матрицы ПОИ.
Основные положения и результаты, выносимые на защиту
-
Методика, основанная на последовательном расчете взаимозависимых параметров систем подачи материала, регистрации излучения от минеральных образцов и освещения зоны анализа, позволяет определить принципиальную возможность использования метода оптической сепарации для обогащения любого типа твердых полезных ископаемых с известными оптическими свойствами, схему построения сепаратора, а также выбрать элементную базу, необходимую для его физической реализации.
-
Модульный принцип построения ОЭС ЦС с возможностью изменения взаимного расположения узлов систем подачи материала, освещения и регистрации относительно друг друга и зоны анализа, позволяет адаптировать измерительную схему для цветовой сепарации конкретного вида минерального сырья.
-
Макет ОЭС ЦС, реализующий предложенный принцип построения, позволяет обеспечить разделение минеральных образцов с различными степенью прозрачности, цветовой характеристикой поверхности и скоростью движения до 1,5 м/с.
-
Из трех цветовых моделей RGB, YUV и HLS, используемых при цветовой сепарации смеси кварца и флюорита, наиболее эффективной является модель HLS, позволяющая использовать линейный порог разделения только по одному каналу цветового тона H, что обеспечивает однозначное разделение цветовых оттенков минеральных компонентов.
Практическая ценность работы
-
Оригинальная методика расчета цветового сепаратора минерального сырья требуемой производительности.
-
Лабораторный макет ОЭС ЦС, позволяющий осуществлять цветовую сепарацию движущихся минеральных образцов крупностью 5-10 мм, различной степени прозрачности и скоростью движении до 1,5 м/с.
-
Алгоритм автоматической коррекции, фильтрации и выделения движущихся минеральных образцов на изображении с анализом их средней цветовой координаты.
-
Результаты экспериментальных исследований разработанных макета ОЭС ЦС и программного обеспечения, подтверждающие применимость предложенной методики расчета для проектирования оптических сепараторов минерального сырья.
Реализация результатов работы
Результаты настоящей работы отражены в 4 отчетах по НИР, проводимых коллективом Научно-образовательного центра оптико-электронного приборостроения Университета ИТМО, что подтверждено актами использования материалов при выполнении НИР.
Развитие исследований в рамках диссертационной работы поддержано грантом правительства г. Санкт-Петербурга 2013 г.
Апробация работы
Основные результаты диссертационной работы докладывались и
обсуждались на 13 конференциях, в том числе, 5 международных:
XLI–XLV Научные и учебно-методические конференции НИУ ИТМО (Санкт-
Петербург, Россия, 2012-2016 гг.); I-III Всероссийские конгрессы молодых
ученых (Санкт-Петербург, Россия, 2012-2014 гг.); Международная конференция
«Прикладная оптика-2012» (Санкт-Петербург, Россия, 2012 г.); SPIE Photonics
Europe (Брюссель, Бельгия, 2014 г.); SPIE Optical
Metrology (г. Мюнхен, Германия, 2015 г.); X Конгресс обогатителей стран СНГ (Москва, Россия, 2015 г.); Международная научная школа молодых ученых и специалистов «Проблемы освоения недр в XXI веке – глазами молодых» (Москва, Россия, 2015 г).
Публикации
По теме диссертации опубликовано 17 научных работ, в том числе: 3 статьи в изданиях из перечня ВАК; 2 статьи в изданиях, включенных в системы цитирования Scopus и Web of Science; патент РФ на полезную модель и 1 свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Материалы опубликованных работ полностью отражают содержание диссертации.
Структура и объем работы
Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 150 наименований. Общий объем работы составляет 150 страниц, включая 6 таблицы, 63 рисунков и 55 формул.
Оптические сепараторы твердых полезных ископаемых
Различаются модели техническим оснащением, от которого зависит производительность и размер сортируемых материалов. Для MSort AК указаны размеры объектов от 1 до 10 мм, а для MSort AF – от 4 до 30 мм. Производительность для MSort AК – 6 т/ч, MSort AF – 10 т/ч.
Принцип действия также основан на сканировании потока исходного материала цветной строчной ПЗС камерой. Разрешение камеры составляет 6000 пикселей, и, при ширине зоны анализа 900 мм, на один миллиметр приходится около 6,5 пикселей [78]. Анализ и разделение объектов, как и в предыдущем примере, осуществляется в свободном падении по селективным признакам цвет, размер и яркость, однако доставка в зону анализа осуществляется за счет скатывания материала по наклонному лотку. Такое решение может значительно снизить стоимость самого сепаратора, однако для регулировки скорости движения объектов все равно необходимо использовать какую-либо транспортную систему.
Особенностью данного сепаратора, по данным производителя [6], является система распознавания, способная различать «тонкие цветовые оттенки», например, «светло-голубой», «светло-желтый» и объекты разной степени прозрачности. Опционально на сепаратор устанавливается система распознавания металлов, которая может работать параллельно с цветовым анализом. Еще одним важным достоинством является автоматическая очистка источников освещения, объектива камеры и системы отсечки.
Использование сепаратора MSort AF позволяет достигать 90 % чистоты отсортированного материала [79].
Помимо сортировки пластика, подобные системы используют и для сортировки стекла. В Европе повторное использование стеклотары является одним из наиболее успешных начинаний, направленных на защиту окружающей среды и природных ресурсов. Изготовление новых бутылок и банок из уже использованной стеклотары в некоторых странах Европы достигает 85 % от общего количества. При этом на стекольных заводах должны соблюдаться достаточно высокие требования к содержанию примесей в исходном сырье.. Например, для изготовления оптических деталей, чистота стеклянного боя должна достигать 99,7 %, и метод оптической сортировки способен справляться с этой задачей.
По данным на 2009 год, в разных странах мира используется около 400 сортировочных систем компании Mogensen, 300 из которых – для переработки стекла [80].
Существует несколько моделей MSort для влажного и для сухого стекла, исполненных в том же корпусе, что и MSort AК и MSort AF (рисунок 1.3). MSort AX разработан для сортировки большого количества отбракованного стекла и сильно загрязненной повторно используемой стеклотары размером от 6 до 60 мм [7]. Кроме того, сепаратор способен выделять камни, керамику, фарфор и мелкие металлические частицы размером от 0,2 мм. Анализ поступающего материала осуществляться в свободном падении.
MSort AL, в отличие от AX, сканирует объекты при скольжении по защитному стеклу, за которым расположена лампа, что позволяет анализировать их на просвет. Размер частиц стекла для сортировки – 6-60 мм, металлических – от 0,8 мм. Производительность составляет от 8 до 30 т/ч в зависимости от типа исходного материала. При значительном загрязнении снижается и качество сортировки [80]. Максимальный показатель чистоты при отделении камней, керамики и фарфора – 95-99 %. При выделении стеклокерамики он может упасть до 80 % [81].
В отечественной горнодобывающей промышленности, как и в мусороперерабатывающей отрасли, оптические сепараторы пока не получили широкого распространения. Высокая стоимость собственно зарубежных систем (порядка 70 млн. руб.), а также их испытания и настройки (15,5 миллионов руб.), вероятно, является главной причиной этому [82].
Кроме того, для оптической сортировки минеральное сырье, поступающее на сепаратор, иногда необходимо предварительно отмывать для раскрытия селективного признака, а сложная морфологическая структура поверхности минеральных образцов требует использования более совершенных алгоритмов и более точной настройки, чем при сортировке других объектов. Производительность и эффективность при этом могут быть значительно ниже, т. к. требуется больше времени на анализ. Вероятность ошибки также больше, ведь на цветовые характеристики минералов влияют отражательная способность и структура поверхности, а также углы падения, спектральный состав и яркость освещения [83].
Еще одной сложностью применения оптического метода сортировки в горнодобывающей промышленности является решение задач, которые редко или вообще никогда не возникают в ранее рассмотренных областях: предварительное обогащение с отделением крупных фракций для уменьшения количества материала, идущего на последующие операции; разделение горной массы на сорта и классы. Тем не менее, использование оптических сепараторов в технологической схеме обогащения позволяет увеличить показатель извлечения полезного компонента [84]. Именно поэтому данный метод уже давно используется иностранными горнодобывающими компаниям.
Массогабаритные параметры минеральных образцов
При этом минерал как вещество неоднородное и имеющее различные включения и примеси может иметь разнообразную окраску. Сам термин «окраска» стоит отличать от термина «цвет», т.к. он имеет более специальный смысл и используется применительно к объектам, цвет которых изменчив. Так, в зависимости от причин, определяющих цвет минерала, выделяют три вида окраски: идиохроматическую; аллохроматическую; псевдохроматическую. Идиохроматическая окраска в большинстве случаев обусловлена кристаллохимическими особенностями самого минерала. Вызвана вхождением в состав хромофоров – элементов-носителей окраски (Ni, Са, Сr, Fe, Со и др.). Эти элементы окрашивают минералы в зависимости от валентного состояния, придавая им разные тона. Идиохроматические минералы обладают постоянным цветом, который может служить важным разделительным признаком [110].
Аллохроматическая окраска зависит от тонко рассеянных в минерале механических примесей и не связанна с его кристаллической природой. Минерал в этом случае имеет непостоянный цвет. Например, кварц имеет множество вариантов окраса (серый, молочно белый, розовый, золотисто-желтый и т.д.) [110].
Псевдохроматическая окраска обусловлена интерференцией света (радужной окраской), вызываемой отражением света от трещин (иризация), включений в минерал или тонких пленок на его поверхности (побежалость). Таким образом, иризация и побежалость являются наиболее распространенными видами ложной окраски [111].
Еще одной отличительной особенностью является цвет черты, более постоянный, нежели окраска минерала [108]. Это цвет минерала в порошке, определяемый путем проведения куском минерала по шероховатой поверхности фарфоровой пластины. Данную черту могут оставить лишь ярко окрашенные минералы, твердость которых меньше твердости фарфора. Имеющие же большую твердость, не будут оставлять черту, а будут только царапать пластину; а бесцветные или плохо-окрашенные минералы оставят плохо различимую молочную черту [112]. На практике данная особенность не используется как селективный признак для оптического метода сепарации.
Существуют случаи, когда видимый цвет минералов может значительно меняться при изменении условия наблюдения.
Например, эффект метамерии связан со свойством зрения, при котором по-разному окрашенные объекты выглядят одинаково при определенных условиях освещения. В системах технического зрения эффект метамерии не всегда проявляется так, как у человека. Цвета, воспринимаемые глазом как одинаковые, на фотографии могут получаться разными, и наоборот [113].
Еще одним эффектом изменения цвета можно считать плеохроизм – способность различных минералов изменять свой окрас в зависимости от угла рассмотрения падающего и проходящего через них света [114].
Данные эффекты не применимы либо слишком сложны для реализации в качестве основного селективного признака метода оптической сепарации. Тем не менее, они должны учитываться при проектировании оптических сепараторов и их калибровки для разделения конкретного вида минерального сырья.
Блеск образуется путем частичного отражения падающего светового потока на минерал, а количество отраженного света характеризует его интенсивность.
Он является очень важным разделительным признаком благодаря простоте определения и зависимости от основополагающих свойств минерала (показателей отражения и преломления). Блески минералов делятся на три основные группы: металлический блеск; неметаллический блеск. Металлический блеск можно описать в соответствии с его названием – «блеск гладкой поверхности металла». Он присущ непрозрачным, в основном рудным минералам, таким как золото, серебро, пирит, галенит, платина и т. д. Полуметаллический блеск похож на блеск поверхности потускневшего металла. Встречается в основном у полупрозрачных и непрозрачных минералов, таких как гематит, магнетит графит и т.д.
Самым распространенным является неметаллический блеск, присущий множеству прозрачных и полупрозрачных материалов. Существует несколько разновидностей этого блеска, которые также могут служить характерными признаками для сепарации минерального сырья [115]: 1. Стеклянный блеск, очень похожий на блеск стеклянной поверхности. Этот блеск наиболее распространен (встречается у 70 % минералов). 2. Алмазный – достаточно сильный сияющий блеск, часто ослабляющий собственный цвет минерала. 3. Жирный – блеск, близкий к стеклянному блеску, но более тусклый, словно поверхность покрыта слоем жира. Поверхность минералов с таким блеском имеет множество мелких, незаметных для глаза, бугорков и ямок, которые при отражении света увеличивают рассеивание света. Изредка присутствует на гранях излома минерала, обладающего стеклянным блеском. 4. Перламутровый – аналогичен блеску перламутровой раковины с радужными переливами, характерен для пластинчатых минералов (мусковит, гипс, тальк). Наблюдается на плоскости идеальной спайности16 минералов светлых тонов или обладающих слоистой структурой. 5. Шелковистый – наблюдается при тонковолокнистом строении минералов и напоминает блеск шелковых нитей (асбест, волокнистый гипс). 6. Смоляной блеск – им обладают минералы со сбитой кристаллической структурой с раковистым изломом.
Расчет параметров ОЭС ЦС
Источники излучения могут быть установлены и ближе, чем это показано на рисунке 2.16, к зоне анализа для увеличения ее освещенности.
Как было сказано ранее, в случае сортировки прозрачных объектов источник (или источники) излучения размещается за зоной анализа, напротив блока регистрации. Съемка минеральных образцов производится на просвет, что позволяет анализировать их внутреннюю структуру. В этом случае между источником и зоной анализа, как для защиты его от механических воздействий, так и для рассеивания света с целью создания более однородного фона, помещается защитное матовое стекло (рисунок 2.16). Блок регистрации
В данном случае увеличением или уменьшением расстояний / и /4 можно регулировать освещенность минерального образца в зоне анализа.
Силу света от одного источника, для обеспечения достаточной освещенности минеральных образцов на границе зоны анализа, можно рассчитать через минимальную освещенность Емин на матрице ПОИ (чувствительность), которая необходима для распознавания объекта с минимальным коэффициентом отражения из числа анализируемых. Для этого можно воспользоваться формулой из [130] с учетом использования двух источников излучения, а не одного, и учетом времени экспозиции матричного ПОИ: j _ мин v /L_LZ—і (42) ґ і Y т -тп-р -кЛх, )-cos4( »)-cos(a)- — X] и г мин р\ к макс} \ / V / /7 \ х ) где тг - коэффициент пропускания воздушной среды для расстояния х\\ г0 - интегральный коэффициент пропускания оптической системы; Рмш минимальный интегральный коэффициент отражения поверхности минерального образца; к» (хкм} - коэффициент виньетирования для максимально возможного радиус-вектора х м. Для определения интегральных значений коэффициентов рмш и г0 необходимо знать их спектральные характеристики. Используя метод графического интегрирования, их можно найти по известным формулам из [131]: о где Ф - спектральная плотность потока излучения источника; Sx - спектральная характеристика чувствительности матрицы ПОИ; pi - спектральный коэффициент отражения минерального образца; тох - спектральный коэффициент пропускания оптической системы; X - длина волны.
Для прозрачных минеральных образцов в формуле (42) интегральный коэффициент отражения рмин заменяется на минимальный интегральный коэффициент пропускания образца тмт, добавляется интегральный коэффициент пропускания матового стекла тсткл и заменяется коэффициент пропускания воздушной среды т на т , для расстояния х2. Тогда, сила света источника излучения будет рассчитываться по формуле: Е -4-(1 + 7") -(x +L+d ) I = }J 1 22—2— . (44) T T T T x2 0 ліин cmra \F J ( ,«)-cos4W Требуемая яркость источника излучения в обоих случаях будет определяться формулой [132]: I В = , (45) Sucm -cos((//) где Sucm - площадь проекции излучающей поверхности на плоскость зоны анализа. После определения требуемой силы света источника излучения, освещенность минеральных образцов других классов на матрице ПОИ можно найти при помощи следующих формул Рм.о. - интегральный коэффициент отражения минерального образца; Тм.о. - интегральный коэффициент пропускания минерального образца; kp (xk) - коэффициент виньетирования для радиус-вектора х . Помимо минерального образца, источник освещает фон зоны анализа. Т.к. выделение объектов происходит по его границам, значение освещенности фона Еф можно искать вблизи этой границы, аналогично, по формулам (46) или (47) с соответствующими параметрами. Теперь, подставляя эти значения в формулу (16), можно определить получаемый контраст изображения
Данное значение позволяет определить возможность выделения минерального образца на фоне. Однако помимо этого существует задача разделения двух минеральных образцов. Соответственно, должны рассчитываться освещенности на матрице ПОИ от «полезного» Еп и «не полезного» Енп образцов. Для этого в формулах (46) и (47) следует заменять интегральный коэффициент отражения/пропускания минерального образа на коэффициент отражения/пропускания «полезного» р„/т„ и «не полезного» рнп/тнп минеральных образцов. После этого необходимо рассчитать контраст «полезного» и «не полезного» образца по формуле (17). Сравнивая полученное значение с контрастом, который рассчитывается по формулам л = , (48) Рп т -т Кт=— —, (49) можно сделать вывод о возможности или невозможности их разделения. Т.к. отличительный признак для оптического сепаратора - это цветовая разница между объектами, то вместо интегральных коэффициентов отражения необходимо использовать спектральные, для конкретного разделительного признака. Тогда формулы для расчета силы света источника и освещенности прозрачных и непрозрачных минеральных образцов будут выглядеть следующим образом: І(л\
Описание программного обеспечения, разработанного для ОЭС ЦС
Данная модель выполнена в системе автоматизированного проектирования Koмпас-3D V13 и состоит из двух отдельных модулей, которые крепятся на оптическом столе. Изменение их положения относительно друг друга позволяет адаптировать систему под особенности исследуемого типа минерального сырья и различную скорость подачи.
Первый модуль – транспортер. Ширина транспортной ленты составляет 150 мм. Размеры самого транспортера – 270 мм в ширину и 221 мм в высоту. Длина транспортной ленты и, соответственно, длина всего транспортера, может быть изменена. Максимальная расчетная скорость составляет 1,5 м/с.
Второй модуль содержит светодиодные источники освещения и линейную сканирующую камеру с объективом. В конструкции крепления камеры и источников предусмотрена смена этих элементов. Кроме того, использование светодиодных источников позволяет реализовать управление не только яркостью, но и цветом подсветки и, как следствие, обеспечить оптимизацию параметров освещения для повышения селективности цветового анализа. Габаритные размеры узла: ширина – 270 мм (зависит ширины используемых источников излучения), длина – 90 мм.
Установка источника излучения напротив камеры дает возможность исследования прозрачных и полупрозрачных минеральных образцов и делает предложенную схему универсальной с точки зрения задач и условий сортировки.
Натяжение транспортной ленты обеспечивается регулировкой (1). Совместно с (2) регулировка (3) позволяет осуществлять натяжение ременной передачи. Это влияет на эффективность передачи вращения вала двигателя валу транспортера и, соответственно, на скорость и равномерность движения минеральных образцов. Для увеличения длины транспортной ленты, необходимо менять положение блока с валом сброса регулировкой 4.
Грубая и точная настройка положения камеры и источников излучения возможна с помощью регулировок (5) и (6). Регулировки (9) и (10) совместно с (5) и (6) позволяют настраивать систему под различные скорости подачи минеральных образцов. Вместе с тем, регулировки (7) и (8) дают возможность менять угол наклона источников и их расстояние до центра объектива, в зависимости от свойств минеральных образцов.
Для проведения экспериментальных исследований необходимо каждый раз перед началом работы проводить предварительную настройку всей системы, в том числе, настройку работы системы подачи, установку яркости источников освещения и калибровку камеры.
Сначала осуществляется установка требуемой скорости транспортной ленты. Но, т.к. двигатель имеет только аналоговый выход и регулировка скорости осуществляется путем изменения значения подаваемого питания, определение точного значения установленной скорости невозможно.
Для решения данной проблемы на транспортную ленту наносятся две контрольные полосы поперек её движения с известным расстоянием lконтр между ними, как это показано на рисунке 3.5.
Методом последовательного увеличения или уменьшения значения питания и определения текущего kl устанавливается необходимая скорость движения транспортной ленты.
Следующим шагом является изменение значения времени экспозиции на рассчитанное по формуле (24). Возможность регулировки данного параметра, как и возможность настройки баланса белого, обеспечивается стандартным программным пакетом камеры.
Основным инструментом для настройки скорости съемки и баланса белого является программа Basler Camera Configuration Tool [139]. Для регулировки количества строк, записываемых буфером камеры и передаваемых далее в систему анализа, используется программа National Instruments Measurement & Automation Explorer, входящая в состав драйверов камеры.
Однако данные программы позволяют осуществлять только визуальный контроль изображения без численного анализа значений его параметров. Для получения этих значений автором разработано специальное программное приложение, блок-панель которого представлена на рисунке 3.6.
Регулировкой источников излучения достигается оптимальная яркость белого фона, при которой будет отсутствовать засветка, т.е. максимальное значение уровня яркости не должно достигать 255.
В связи с тем, что каналы трех цветов обладают различной чувствительностью к излучению источника, как правило, необходима настройка и баланса белого. Значения в окне 2 на рисунке 3.6 показывают средний уровень интенсивности каждого из трех каналов цветности (R – red, G – green, B – blue), вычисляемого для всего изображения. Соответственно, регулируя значения усиления для каждого из трех каналов, необходимо добиться равенства значения этих каналов для правильного изображения белого фона.