一種測量礦物反射率及礦相組成的方法
2023-06-09 04:31:31 1
專利名稱：一種測量礦物反射率及礦相組成的方法
技術領域：
本發明涉及測量冶金領域的燒結礦、球團礦和高爐渣等礦相、巖相反射率的方法，具體涉及一種在反光(礦相)顯微鏡下測量礦物的反射率，從而準確快速獲取礦相組成的方法。
背景技術：
目前，對冶金領域的燒結礦、球團礦和高爐渣等礦相、巖相反射率的測定主要方法是目測法和儀器測量法。目測法主要有並列比較法和視測光度法；儀器測量法有比色目鏡法和光電光度法。目測法過多依靠觀察者的主觀判斷，不同視力和經驗的觀察者得出的結論和數據就有差別，極易造成偶然誤差，影響測試結果的準確度；儀器測量法較目測法要準確，但是需要增加額外的設備投資，例如比色目鏡法就需要同時有兩臺礦相顯微鏡和一個比色目鏡，光電光度法也需要額外的光電傳感設備和微電流檢測設備。
對礦相組成的測定，也主要靠人工。常用的方法有網格法。即根據某種礦物在視場中所佔據的網格數來估計這種礦物的含量。這種方法的偶然誤差也比較大，還增加了檢測人員的勞動強度和勞動時間。
發明內容
針對現有技術存在的上述不足，本發明的目的在於提供一種測量準確，並且快速方便、低成本地測定礦物的反射率和組成含量的方法。
本發明的目的是這樣實現的一種測量礦物反射率及礦相組成的方法，包括制樣→採集圖像→反射率的測量→礦物組成的測量；其特徵在於採集圖像由包括礦相顯微鏡、攝像機、圖像採集卡和計算機的圖像採集系統進行，首先將待測礦物的光片放在礦相顯微鏡上進行觀察，經攝像機和圖像採集卡獲取礦物的圖片輸入計算機；然後，利用已知反射率的礦樣對圖像採集系統在一定照射強度下的k值進行標定；最後由該計算機計算反射率和礦物組成的含量，計算機執行如下步驟1)圖像預處理平滑處理；2)提取待測點的R、G、B像素值；
3)計算反射率Reflect=k255(0.299R+0.587G+0.114B);]]>4)計算礦物組成含量統計得出待測礦物反射率的區間(Rmin，Rmax)，利用式Rmin＜PixelR(i，j)＜Rmax掃描圖像的每一個象素點，並對屬於待測礦物反射率區間內的像素點數(PixelRC)計數，進而利用式Ratio=PixelRCPixelAll100%]]>得出礦物組成含量。
本發明方法不但準確、快速，大大減少檢測人員的勞動強度和勞動時間；而且不需要增加額外的設備，只需安裝相應的軟體即可，並且實現了礦物的數位化測量，還可以直觀地得到礦物反射率的二維分布情況。可廣泛用於測量各種燒結礦、球團礦和高爐渣等礦相、巖相的反射率和礦相的組成含量計算。
圖1是圖像採集系統結構示意圖；圖2是礦物反射率計算流程圖；圖3是礦物組成計算流程圖；圖4是一種燒結礦的礦相圖像；圖5是圖4圖像預處理後的圖像；圖6是圖4燒結礦的灰度圖像；圖7是圖4燒結礦的反射率等值面圖；圖8是測試區域分布圖；圖9是礦相組成分布圖；圖10是圖像增強處理圖。
具體實施例方式
下面結合附圖和具體實施方式
對本發明作進一步說明。
一種測量礦物反射率及礦相組成的方法，包括制樣→採集圖像→反射率的測量→礦物組成的測量；其特徵在於採集圖像由包括礦相顯微鏡、攝像機、圖像採集卡和計算機的圖像採集系統進行，首先將待測礦物的光片放在礦相顯微鏡上進行觀察，經攝像機和圖像採集卡獲取礦物的圖片輸入計算機；然後，利用已知反射率的礦樣對圖像採集系統在一定照射強度下的k值進行標定；最後由該計算機計算反射率和礦物組成的含量，計算機執行如下步驟
1)圖像預處理採用平滑處理技術；2)提取待測點的R、G、B像素值；3)計算反射率Reflect=k255(0.299R+0.587G+0.114B);]]>4)計算礦物組成含量統計得出待測礦物反射率的區間(Rmin，Rmax)，利用式Rmin＜PixelR(i，j)＜Rmax掃描圖像的每一個象素點，並對屬於待測礦物反射率區間內的像素點數(PixelRC)計數，進而利用式Ratio=PixelRCPixelAll100%]]>得出礦物組成含量。
下面以燒結礦礦相為例，對上述測量過程作進一步說明。
1、制樣1)樣品準備選擇有代表性的鐵礦石或人造富礦等樣品。十分緻密而堅固的樣品可直接磨製；疏鬆散粒的樣品，可先用樹膠膠結加固後，再進行磨製。磨製光片所用礦石塊，可先用切片機，將礦塊切成略大於2×1.5×1(或2.5×1.5×1)釐米長方形礦石決，然後進行磨製。
2)粗磨將切下的礦石塊，放在磨片機的鐵盤上進行粗磨，先用120#～150#金剛砂把礦石磨成2×1.5×1釐米到2.5×1.5×1釐米的長方形礦石光片，然後再用清水洗淨。
3)細磨為了防止光片在細磨時有疏鬆碎屑掉下，在細磨前要用樹膠膠結，再用400#～500#金剛砂在細而平的鐵盤上進行細磨，直到把粗磨痕跡磨去為止，而後用清水洗淨。洗淨後換用800#～1000#金剛砂進行研磨，直到把400#～500#金剛砂細磨留下的痕跡磨去為止，用清水洗淨。最後用氧化鋁泥漿在玻璃板上精磨，磨到消除所有擦痕，使光片表面光滑有發光感覺時，再用清水洗淨。
4)磨光(拋光、打光)將細磨好的光片在拋光機上磨光。拋光機實際上是在磨片機的鐵盤上蒙上一層磨光布(絲絨、呢絨和帆布)，周圍用金屬圈緊緊卡住。磨光時可根據礦物軟硬程度不同，選擇不同的磨料和磨光布。一般較硬的礦石，如鐵礦石、燒結礦和球團礦等用氧化鉻粉在絲絨上進行磨光，效果很好。光片磨光後在清水中漂洗，再用乾絲絨和麂皮把光面輕輕擦乾切忌用手模。
2、圖像採集系統待測礦物的光片制樣結束後，將其放在礦相顯微鏡上進行觀察，並且獲取礦物的圖片。整個圖像採集系統的結構如圖1所示，系統中各部分的功能介紹如下礦相顯微鏡觀察礦物顯微結構的主要設備，操作者可直接用肉眼通過目鏡觀察。
攝像機獲取數字圖像的設備，將其在安裝在目鏡的鏡筒上，以便於通過電腦觀察。
圖像採集卡採集攝像機傳輸過來的數位訊號，並且將其通過相關驅動程序和軟體再轉換成圖像，在顯示器上顯示。
主機—顯示器相關軟體和圖像採集卡的工作平臺，礦物圖像的顯示設備。
K值標定由於反射率的理論計算模型和實際測試過程偏差的存在，故先利用已知反射率的礦樣對儀器在相同照射強度下的k值進行標定。利用標準的礦相樣本對K值標定，得出系統的修正係數。K值得選取不宜過大，在本應用中K可選9。
3、反射率測量1)反射率計算模型原理反射率是鑑別不透明礦物的重要依據，描述了礦物對光反射的多少。因此，對反射率的定義如式(1)所示。
Reflect=IrIi---(1)]]>其中，Ir是反射光強度；Ii是入射光強度；Reflect為反射率，用％表示。
使用顯微鏡觀察礦物，反射率不同表現為礦物在視場中的亮度不同。亮度不同在圖像上就表現為圖像的不同灰度，灰度是HSI顏色模型定義的變量。因此，建立起礦物反射率與圖像灰度的數學關係。
Reflect＝k×I(2)I是圖像上某點的灰度，K為修正係數，使用前需要標定。一般數字圖像都是以(R，G，B)模型格式存儲和處理的，故利用加權法把RGB模型數據轉換成HSI模型的數據。
首先，提出兩個假設其，當物體的反射率為0時，得到的反射圖像將是一幅黑色圖像，灰度值為0。
其二，當物體的反射率為100％時，將會得到一幅白色圖像，灰度值為255。
因此，在上面兩個假設的基礎上，提出如式(3)所示的反射率計算模型Reflect=k255(0.299R+0.587G+0.114B)---(3)]]>2)反射率計算流程反射率計算流程如圖2所示，其中主要計算步驟的介紹如下圖像預處理由於設備等方面的原因，可能使圖像在獲取和傳遞的過程中產生噪音，甚至局部細節的模糊等問題。圖像預處理是通過均值濾波處理和銳化處理減輕或者消除上述影響，增強測試的準確度。
其中，圖象平滑處理有很多種算法，但對於礦相圖片的處理而言，既要通過平滑處理去除各種噪聲，又要保證圖像在邊緣處、細節上清楚。因此，本處理選擇「灰度最相近的K個鄰點平均法」，該方法的出發點是在n×n的窗口內，屬於同一集合體的像素，它們的灰度將高度相關。因此，窗口中心像素的灰度值可用窗口內與中心像素灰度最近接的K個鄰像素的平均灰度來代替。
4、礦物組成測量通過對礦物反射率的測定，以及礦物的形貌的觀察，並且結合相應的礦物體系知識，對礦物的種類做出判斷。接下來的問題就是如何計算礦物的含量。
1)礦物組成計算模型原理由於不同礦物的反射率不同，因此，當計算出礦物的反射率以後，進而統計得出該種礦物反射率的區間(Rmin，Rmax)。利用式(4)掃描圖像的每一個象素點，並對屬於待求礦物反射率區間內的像素點數(PixelRC)計數，進而利用式(5)得出礦物組成含量。
Rmin＜PixelR(i，j)＜Rmax(4)Ratio=PixelRCPixelAll100%]]>2)礦物組成計算流程如圖3所示，該計算模型是以反射率的計算模型為基礎的。
圖3中各符號的含義如下M-圖片總行數，N-圖片總列數，m-已掃描的行數，n-已掃描的列數，j-反射率在被測礦物反射率區間的點數，R(m，n)-點(m，n)的反射率，m＝m+1-行數加1，n＝n+1-列數加+，j＝j+1-點數加1。
4、應用實例如圖4所示為某一燒結礦礦相照片，經過圖像預處理後的圖像如圖5所示。
圖6是燒結礦灰度圖像(真彩色圖像轉化成灰度圖像後的照片)，如圖7所示是反射率等值面圖；取出圖片中的部分區域A-H，計算區域的反射率平均值，所取的區域分布如圖8所示，對應的反射率值如表1所示。
表1 測試區域反射率平均值
根據所測的反射率值和對礦物其它參數的鑑定後，鑑定出該燒結礦的礦相組成如圖9所示。其中，鑑別得出的圖中標有1的灰白色區域是燒結礦中的Fe2O3成分區域。
通過統計分析圖像中反射率數據，得出Fe2O3的反射率區間在22％-25％之間。故利用之前提出的方法計算出該圖像中Fe2O3的含量為34％。
圖10所示為對Fe2O3區域運用圖像區域增強處理技術，使得圖中的Fe2O3區域全部變成了白色。
採用本發明不但準確、快速，大大減少檢測人員的勞動強度和勞動時間；不需要增加額外的設備，只需安裝相應的軟體即可。可廣泛用於測量各種燒結礦、球團礦和高爐渣等礦相、巖相的反射率和礦相的組成含量。
權利要求
1.一種測量礦物反射率及礦相組成的方法，包括制樣→採集圖像→反射率的測量→礦物組成的測量；其特徵在於採集圖像由包括礦相顯微鏡、攝像機、圖像採集卡和計算機的圖像採集系統進行；首先，將待測礦物的光片放在礦相顯微鏡上進行觀察，經攝像機和圖像採集卡獲取礦物的圖片輸入計算機；然後，利用已知反射率的礦樣對圖像採集系統在一定照射強度下的k值進行標定；最後，由該計算機計算反射率和礦物組成的含量，計算機執行如下步驟1)圖像預處理平滑處理；2)提取待測點的R、G、B像素值；3)計算反射率Reflect=k255(0.299R+0.587G+0.114B);]]>4)計算礦物組成含量統計得出待測礦物反射率的區間(Rmin，Rmax)，利用式Rmin＜PixelR(i，j)＜Rmax掃描圖像的每一個象素點，並對屬於待測礦物反射率區間內的像素點數(PixelRC)計數，進而利用式Ratio=PixelRCPixelAll100%]]>得出礦物組成含量。
全文摘要
本發明提供一種測量礦物反射率及礦相組成的方法，首先將待測礦物的光片放在礦相顯微鏡上進行觀察，經攝像機和圖像採集卡獲取礦物的圖片輸入計算機；然後，利用已知反射率的礦樣對圖像採集系統在一定照射強度下的k值進行標定；最後由該計算機計算反射率和礦物組成含量，計算機執行如下步驟進行圖像預處理；提取待測點的R、G、B像素值；根據本發明提供的模型計算反射率，並對整幅圖中屬於待測礦物反射率區間內的像素點數計數；從而計算反射率和礦物組成含量。本發明方法不但準確、快速，大大減少檢測人員的勞動強度和勞動時間；而且不需要增加額外的設備，只需安裝相應的軟體即可實現礦物圖像反射率的二維可視化。
文檔編號G06F19/00GK101034059SQ20061009536
公開日2007年9月12日 申請日期2006年12月26日 優先權日2006年12月26日
發明者白晨光, 呂學偉, 邱貴寶, 石泉, 劉清才, 溫良英 申請人:重慶大學