基于显微观测及图像处理的粉尘颗粒检测系统的研究.docx
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基于显微观测及图像处理的粉尘颗粒检测系统的研究
基于显微观测及图像处理的粉尘颗粒检测系统的研究
摘要
粉尘颗粒的形态特征是影响粉尘颗粒性质的因素之一，选取粉尘颗粒的形态参数作为研究对象对防治粉尘污染的研究都有着深刻意义。
近年来图像处理技术日益发展，显微观测精度也逐渐提高，基于显微观测及图像处理的颗粒检测方法得到了很大的发展。
本文将此法应用于粉尘颗粒的检测中，通过对粉尘颗粒的显微图像进行图像处理及计算，获得粉尘颗粒的形态特征。
图像处理过程中采用像素点统计的方法获得关于颗粒形态的相关参数。
同时利用统计颗粒图中的参数，获得颗粒的参数分布，实现了对粉尘颗粒各项参数的自动测量。
关键字粉尘颗粒；显微观测；图像处理
Abstract
Themorphologicalcharacteristicsofdustparticlesisoneofthefactorsthathaveeffectsofthegranuleproperties.Selectingdustgrainformparametersastheresearchobjecthasprofoundsignificancetotheresearchofpreventingdustpollution.
Inrecentyearsimageprocessingtechnologydevelop,microscopicobservationaccuracyalsograduallyimprove,theparticledetectionmethodbasedonmicrostructureobservationandimageprocessinghasbeenverybigdevelopment.
Thisarticlewillapplythismethodinthedetectionofdustparticles,themorphologicalcharacteristicsofdustparticlesobtainedthroughmicroscopicimageofimageprocessingandcalculation.Intheimageprocessingusedthepixelstatisticsmethodtoobtainaboutparticlesmorphologyparameters.Atthesametimeusestatisticalparticlesgraphparametergettheparameterdistributionsofdustparticles,realizetheautomaticmeasuringtheparameters.
KeyWordsdustparticles；Microscopicobservation；Imageprocessing
目录
摘要
Abstract
目录
第一章绪论1-
1.1课题背景及意义1-
1.2颗粒图像显微测量法进展3-
1.3课题的任务及主要内容5-
第二章检测系统原理及设计6
2.1图像识别及静电吸附原理6
2.2检测系统硬件设计及实验过程10
2.3实验的预期目标14
第三章粉尘图像预处理及增强17
3.1图像灰度化17
3.2直方图灰度修正17
3.3图像去噪20
第四章粉尘图像检测21
4.1区域选择21
4.2图像二值化22
4.3二值图像的形态学处理24
4.4孔洞填充26
4.5边缘检测28
第五章显微图像法颗粒测量结果31
5.1粉尘图像检测系统标定31
5.2粉尘颗粒参数检测32
5.3实验总结与分析37
5.4建议与展望39
参考文献40
致谢42
第一章绪论
1.1课题背景及意义
在大气中粉尘的存在是保持地球温度的主要原因之一，大气中过多或过少的粉尘将对我们的环境产生灾难性的影响。
粉尘（dust）是指悬浮在空气中的固体微粒。
习惯上对粉尘有许多名称，如灰尘、尘埃、烟尘、矿尘、砂尘、粉末等，这些名词没有明显的界限。
国际上将直径小于75µm的固体悬浮物定义为粉尘。
粉尘可以根据许多特征进行分类，在大气污染控制中，根据大气中粉尘微粒的大小可分为：
飘尘（有时也称为浮游粉尘，系指大气中直径小于10µm的固体微粒，能较长期地在大气中漂浮）、降尘（系指大气中直径大于10µm的固体微粒，可在重力作用下在较短的时间内沉降到地面）、总悬浮微粒（系指大气中直径小于100µm的所有固体微粒）。
我国对大气中粉尘浓度规定了不允许超过的限定值。
规定中采用的方法为重量法，原理为：
抽取一定体积的空气，使之通过已恒重的滤膜，则悬浮微粒被滤膜阻留，根据采样前后滤膜重量之差及采气体积，即可计算总悬浮颗粒物的质量浓度。
此方法无法测量粉尘颗粒的粒径特征。
本文主要是针对工厂车间内产生的粉尘颗粒进行测量。
粉尘的危害表现在对环境的污染、对生产影响和对人体的危害三个方面，其中粉尘对环境的污染表现为：
粉尘排放于大气中可引起大气污染，危害人群健康。
粉尘还能大量吸收太阳紫外线短波部分，严重影响儿童的生长发育。
工厂车间内的粉尘主要是对生产造成影响和对人体产生危害。
一、粉尘对生产的主要影响
粉尘对生产的影响主要是降低产品质量和机器工作精度，增加生产设备的非正常磨损，缩短设备的寿命，增加维护成本，从而对企业的产出和经济效益产生不可低估的影响。
如集成电路、感光胶片、精密仪表、化学试剂和微型电机等产品，如果被粉尘沾污或者使其转动部件被卡住、磨损，就会降低产品质量甚至使机器报废。
很多工厂曾经因为没有很好的控制生产场所的粉尘而受到很多经济损失。
粉尘还使能见度和光照度降低，影响到室内作业。
爆炸性粉尘如煤尘、铝尘和谷物粉尘在一定条件下会发生爆炸，造成经济损失和人员伤亡。
二、粉尘对人体的危害及影响因素
粉尘污染威胁着人类的生命，处于被粉尘污染环境可以引起多种呼吸道、心血管疾病等。
支气管炎和哮喘病的发病率在近年来不断快速提高也是粉尘污染逐渐加剧的典型表现。
粉尘污染对老人和儿童的影响最大。
而且过量粉尘容易滋生病毒和细菌，对人类健康非常不利，对于皮肤也有极大危害。
粉尘对人体健康的危害同粉尘的性质、直径大小和进入人体的粉尘量有关。
1.引起中毒危害
粉尘的化学性质是危害人体的主要因素。
因为化学性质决定它在体内参与和干扰生化过程的程度和速度，从而决定危害的性质和大小。
有些毒性强的金属粉尘（铬、锰、镉、铅、镍等）进入人体后，会引起中毒以至死亡。
例如铅使人贫血、损害大脑，锰、镉损坏人的神经、肾脏，镍可以致癌，铬会引起鼻中隔溃疡和穿孔，以及肺癌发病率增加。
此外，它们都能直接对肺部产生危害。
如吸入锰尘会引起中毒性肺炎，吸入镉尘会引起心肺机能不全等。
粉尘中的一些重金属元素对人体的危害很大。
2.引起各个种类的尘肺病
粉尘一旦进入了人体的肺部，就可能会引起尘肺病。
一些非金属粉尘如石棉、硅、炭黑等，由于吸入人体后不能排除，将变成石棉肺、硅肺或尘肺。
3.粉尘直径对危害程度的影响
粉尘直径的大小是危害人体的另一个重要因素。
它主要表现在以下两个方面：
（1）粉尘直径小，粒子在空气中很难沉降，也难于被捕集，造成长期的空气污染，同时易随空气被人吸入呼吸道深部。
（2）粉尘直径小，则化学活性有所增大，由于其单位质量表面积的增大，表面活性同时也会增大，会加剧人体生理反应。
一些金属（如Zn）本身并没有毒性，但将其加热使其形成烟状的氧化物，可与人体内的蛋白质互相作用，引起发热，即所谓的“铸造热病”。
粉尘的表面会吸附空气中有害气液体及病毒、细菌等微生物，成为污染物的媒介。
粉尘颗粒还有可能和空气中的SO2联合作用，加剧对人体组织的危害。
相同质量的粉尘，粉尘直径越小，总表面积越大，危害也越大。
直径大于5µm的粒子很容易被呼吸道所阻留，一部分被阻留口腔、鼻腔中，一部分被阻留在了气管及支气管中。
直径为2～5µm的微粒大都被阻留在气管及支气管中，直径小于2µm的微粒能进入人体的肺泡。
如果粉尘在肺泡中沉积下来，因肺泡壁板很薄，总表面积很大，有含碳酸的液体润湿，周围有很多的毛细血管，使其成为有害物被吸收的主要位置。
直径小的粉尘颗粒比较容易溶解，被肺泡吸收的速度也较快。
因为粉尘颗粒被肺泡吸收的速度快，且一旦被肺泡吸收，没有经过肝脏解毒，直接被血液和淋巴液输送至全身，对人体有很大的危害性。
从上述分析可以看出，2µm以下的粉尘对人体危害较大。
据实测，生产车间产尘点空气中的粉尘直径大多在10µm以下，而且2µm以下者约占40％一90％。
由此可见对工厂车间内产生的粉尘颗粒进行测量是十分必要的。
由于粉尘颗粒中单个粒子都可能存在有用的研究信息，因此在粉尘颗粒来源解析中往往必须要分别测定每个粒子的形貌。
在观测微小粒子的形态及微观结构时多使用透射电子显微镜TEM或扫描电子显微镜SEM。
不管是致毒性也好，对光的吸收、散射也好，或者是对生产产品质量的影响和设备的损耗也好，都要受颗粒的表面特征的影响。
因此，对粉尘颗粒的直径的研究是非常重要的。
1.2颗粒图像显微测量法进展
图像处理、形态学等在分析颗粒的物理形态上的应用已经有了很大的发展。
要想得到颗粒的参数，首先就要得到颗粒的图像。
因为颗粒十分微小，用普通数码相机拍摄所得的图像多数都无法显示颗粒的外观，更没有可能展现颗粒内部的微观结构，这阻碍了我们对颗粒结构进行进一步的分析和研究。
显微镜的出现使对微小的颗粒进行研究和观测成为现实。
对颗粒的研究和观测中我们通常会用到电子显微镜及光学显微镜。
在分析颗粒的过程中对颗粒进行显微观测，通常要根据观测样本自身的特性选择显微镜，如颗粒直径、表面性质、干燥度等。
近些年随着计算机技术的迅速发展，其运算速度和处理精度有很大的提高，使庞大的图像数据能够在短时间内得到处理，而传感器的迅猛发展和工业自动化程度的大幅提高，使对工业生产过程进行实时的监测成为可能。
以上方面都使图像处理在颗粒分析中的应用得到显著发展。
在颗粒的分析中因为研究的对象不同，所需要观测的参数也有所不同，因而在颗粒检测中需要应用的图像处理技术也不同。
首先可以对得到的图像使用图像增强技术进行预处理。
用滤波处理、灰度变换、图像的二值化等操作从背景中将研究的对象提取出来并加以分析。
在对颗粒的物理特性分析中，可以将图像边缘信息作为分析的对象，通常用噪声去除、边缘跟踪等技术。
颗粒形态学的内容包括对颗粒的大小的定义和测定，颗粒群中颗粒的大小分布及颗粒的形状。
在颗粒的检测过程中，对颗粒的形态学进行研究是一个很重要的环节。
颗粒直径大小对其特性有很大的影响：
较大的颗粒表现出的是固体的特性；而随着颗粒直径的变小，流动性会有明显增强，形态很像液体；如果颗粒直径进一步地变小，则会表现出类似气体的性质；颗粒直径再变小，其表面积则会迅速增大，颗粒的各种性质将会产生突变，表现出量子特性。
早前关于颗粒粒度及形状的定义一般为定性分析，为了更好的对颗粒进行研究，美国的M.Taylor总结了颗粒分级的几何概念，并提出了新的量化测量方法，将颗粒的形状、尺寸重新定义，以数学模型来描述颗粒，使人们在颗粒的检测中获得更全面的认识[1]。
1.3课题的任务及主要内容
本文采用显微图像法对粉尘颗粒进行检测。
图像分析法包括显微镜、CCD摄像头、图形采集卡、计算机等部分组成。
它的基本工作原理是通过CCD摄像头和图形采集卡将显微镜放大后的粉尘颗粒图像传输到计算机中，由计算机对这些图像进行边缘识别等处理，计算出每个颗粒的投影面积，根据等效投影面积原理得出每个粉尘颗粒的直径，再统计出所设定的直径区间的颗粒的数量，就可以得到直径分布了。
本文研究的主要内容包括：
1.粉尘颗粒样本的制备。
2.粉尘颗粒图像的获取。
3.针对粉尘颗粒图片的图像分割算法的研究。
包括图像的增强、图像的二值化、图像边缘的提取、图像检测单位的标定等。
4.直径的识别算法。
拟解决的关键问题：
1.图像的采集：
图像取样直接关系到测试结果的正确性，关系到实验的成败，所以是一个至关重要的环节。
2.图像分割：
研究出针对粉尘颗粒直径测定的图像分割方法。
3.粉尘颗粒直径分布的识别算法，其中最关键的是面积和周长的模型确立。
第二章检测系统原理及设计
2.1图像识别及静电吸附原理
2.1.1数字图像处理
数字图像处理（DigitalImageProcessing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对图像进行增强、去噪、复原、分割和提取特征等处理的方法和技术。
一、数字图像处理的主要目的
一般来讲，对处理图像（或加工、分析）的主要目的有以下三个方面：
1.提高图像视感的质量，如对图像的亮度和彩色进行变换，对图像进行几何变换，抑制或增强某些成分等，以提高图像质量。
2.提取某些在图像中包含的特殊信息或特征，这些信息或特征通常会为计算机对图像的分析提供便利。
提取信息或特征的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。
提取的特征包括很多个方面，如灰度或颜色特征、频域特征、区域特征、边界特征、形状特征、纹理特征、关系结构和拓扑特征等。
3.图像数据的编码、压缩和变换，以便于对图像进行传输和存储。
二、数字图像处理的主要内容及方法
数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：
1.图像变换：
由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。
因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。
目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2.图像编码压缩：
图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。
压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。
编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3.图像增强和复原：
图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。
图像增强过程不考虑图像的降质原因，只为了突出图像中我们所需要的部分。
例如要强化图像的高频分量，可以使图像中的物体轮廓变清晰，细节变明显；如强化低频分量则可以减少图像的噪声影响。
而图像的复原则要求对图像的降质原因有一定了解，一般来说应该根据降质的过程建立一个降质模型，之后再采用合适的滤波方法，以恢复或者重建原来的图像。
图像增强技术分为两种方法，即空间域法、频率域法。
空间域法是在一个空间域内直接对像素的灰度值进行处理，如图像直方图修正、灰度变换、伪彩色处理、图像空域锐化和平滑处理等。
频率域法则是在图像的某变换域内，对其变换值进行运算。
例如先对图像做傅立叶变换，再对图像频域进行滤波处理，最后再把滤波处理得到的图像变换值反变换到空间域，从而得到增强后图像。
常用的图像增强处理方法有：
灰度变换、灰度级修正、直方图均匀化、直方图修正、图像锐化、图像的平滑、中值滤波等。
4.图像分割：
图像分割是数字图像处理的关键技术之一。
图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。
虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。
因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。
图像分割按算法分为阈值法、匹配法、界限探测法等。
根据本文应用的需要，在这里只介绍图像阈值分割法的原理。
作为一种被广泛使用的图像分割技术，阈值分割法利用要提取的图像中的目标物与其背景在灰度上的差异，把待处理图像视为具有不同的灰度级的两类区域（即目标和背景）的组合，选取合适的阈值，以确定图像中每个像素点属于目标区域还是背景区域，从而产生相应的二值图像。
阈值分割不但能够大量地压缩数据，减少存储的容量，而且能极大地简化分析和处理步骤。
5.图像描述：
图像描述是图像识别和理解的必要前提。
作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。
对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。
随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
6.图像分类（识别）：
图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。
图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。
在图像识别时，常选的特征有：
（1）图像的幅度特征：
图像像素灰度值、频谱值、彩色三色值等表示的幅值特征是图像的最基本特征；
（2）图像的统计特征：
统计性特征（如均值、能量、方差、熵等）、直方图特征、描述像素相关性统计特征（如协方差、自相关系数等）；（3）图像的几何特征：
主要有周长、面积、形状因子等。
2.1.2静电吸附原理
所有物质都是由带负电的电子和带正电的质子构成的。
在通常状况下，物质内的质子数与电子数相同，对外的表现为不带电。
电子是环绕在原子核A周围的，一旦经外力脱离轨道，离开原来的原子，侵入另一个原子B，这样A原子因为缺少电子而带正电，B原子因为增加电子而带有负电。
如果在分离过程中难以中和电荷，电荷就会积累，从而使物体带有静电。
如从物体上剥离塑料薄膜就是接触分离起电的一种，生活中因为脱衣服而产生的静电也属于接触分离起电。
固体、液体、气体都可以因为接触分离而带有静电。
另一种常见的起电是感应起电。
当带电物体接近不带电物体时，在不带电的导体的两端会分别感应出正电和负电。
静电的产生在工业生产中难以避免，其造成的危害主要可归结为以下两种：
一、静电放电原理及危害：
当两个带电物体所带电荷越来越多，彼此靠近时，它们之间会产生很强的电场。
在强电场作用下它们之间的空气被击穿，放电产生火花。
这种静电放电在工业生产生活中有极大的危害：
1.造成电磁干扰，引起电子设备的误动作或故障。
2.击穿集成电路或精密电子元件，或促使元件老化、降低生产成品率。
3.高压静电放电可能造成电击，危及人身安全。
4.在多易燃易爆品的场所极易引起爆炸或火灾。
二、静电引力原理及危害：
当一个带静电的物体靠近另一个不带静电的物体时，由于静电感应，在没有静电的物体内部，靠近带静电物体的一边会产生与带电物体所带电荷极性相反的电荷，由于异性电荷互相吸引，就会表现出“静电吸附”现象。
静电吸附在工业生产生活中也存在着危害：
1.电子工业：
吸附灰尘，造成半导体元件和集成电路的污染，大大降低成品率。
2.塑料和胶片工业：
使胶片或薄膜收卷不齐；胶片、CD塑盘沾染灰尘，影响品质。
3.造纸印刷工业：
纸张收卷不齐，套印不准，吸污严重，甚至纸张黏结，影响生产。
4.纺织工业：
造成根丝飘动、纱线纠结、缠花断头等危害。
静电的危害有目共睹。
越来越多的厂家已经开始实施各种防静电措施和工程。
但是利用静电也能够为生活和工业生产带来极大的便利。
例如，把静电发生器产生的静电施加在要吸附的物体上，物体立即带上静电，使原来不平整（如四周向上翘起不平）的物体如无织布、纸等能平整地吸附在金属板、木板等上，以便进行下一步的操作。
这种方法在钢材生产、木材生产和模具行业等中有广泛的应用。
2.2检测系统硬件设计及实验过程
2.2.1硬件设计
粉尘颗粒中直径大于10µm的颗粒可以在重力作用下在较短的时间内沉降到地面，而直径小于10µm的颗粒（即飘尘）能较长期地在空气中漂浮，很难自然沉降。
为解决这一问题，本实验采用静电除尘的原理使粉尘颗粒吸附在透明玻璃板上，制成样本，进行观测与拍照。
实验设备如图2-1所示。
2.2.2设备原理介绍
本实验设备可分为样本制备部分和观测拍照部分。
样品制备部分如图2-1中1~10及15所示，观测拍照部分如图2-1中11~14所示。
本实验采用电脑型立体显微镜（ZOOM-650E）对粉尘颗粒进行观测与拍照。
实验设备原理为：
含有粉尘颗粒的气体样本在抽气风机的作用下从进气口通入实验箱内，在阴极线（接有高压直流电源，又称电晕极）和阳极板（接地）之间形成的高压电场中通过时，由于阴极发生了电晕放电，气体分子被电离，此时，在电场力作用下，带有负电的气体离子，向阳极运动，途中与粉尘颗粒相碰，使粉尘颗粒带上负电，带电后的粉尘颗粒在电场力的作用下，也向阳极运动，到达阳极后，放出所带的电子，粉尘颗粒吸附到阳极板和实验所用的玻璃板上。
之后由光学显微镜成像放大，然后用CCD摄像机采集显微图像，用视频采集卡将其数字化，最后用计算机利用图像处理方法进行处理给出结果。
一、光学显微镜原理
光学显微镜是利用光学原理，把人眼所不能分辨的微小物体放大成像，以供人们提取微细结构信息的光学仪器。
其主要是增大近处微小物体对眼睛的张角（视角大的物体在视网膜上成像大），用角放大率M表示它们的放大本领。
因同一件物体对眼睛的张角与物体离眼睛的距离有关，所以把明视距离（像离眼睛距离为25cm）处的放大率规定为显微镜的放大率。
光学显微镜观察物体时通常视角甚小，因此视角之比可用其正切之比代替。
光学显微镜由两个会聚透镜组成，光路图如图2-2所示。
被观测物体AB经过物镜成一个放大倒立实像A1B1，A1B1位于目镜物方焦距内侧，经目镜后在明视距离处成一放大的虚像A2B2。
二、CCD原理
CCD是ChargeCoupledDevice（电荷耦合器件）的缩写，是半导体成像器件，能够把光学影像转化为数字信号。
被拍摄物体图像经镜头聚焦在CCD芯片，CCD根据光强积累了相应的比例的电荷，每个像素积累下的电荷在视频时序控制下，逐点向外移，经过滤波和放大处理，输出视频信号。
CCD结构包含并行信号寄存器、感光二极管、信号放大器、并行信号寄存器、数摸转换器等项目：
1.感光二极管（Photodiode）
2.并行信号寄存器（ShiftRegister）：
用于暂时储存感光后产生的电荷。
3.并行信号寄存器（TransferRegister）：
用于暂时储存并行积存器的模拟信号并将电荷转移放大。
4.信号放大器：
用于放大微弱电信号。
5.数摸转换器：
将放大的电信号转换成数字信号。
CCD的工作原理分为微型镜头、分色滤色片和感光层三层：
1.微型镜头：
是CCD的第一层，我们知道，数码相机的成像关键是在于感光层，为扩展CCD的采光率，必须对单一像素受光面积进行扩展。
但采用把采光率提高的方法也很容易使画面质量下降。
微型镜头可看成是在感光层的前面加副眼镜。
感光面积因此不再由传感器开口面积所决定，而是被微型镜片表面所决定。
2.分色滤色片：
CCD的第二层，有两种分色的方式：
一个是RGB原色分色法，另一个是CMYK补色分色法。
这两种不同的方法有各自的优缺点。
下面对两种分色法进行介绍。
RGB即三原色分色法，几乎所有的人类眼睛可以识别出的颜色，都可以用红绿蓝三色组成，RGB这三个字母代表Red、Green和Blue，说明RGB分色法是由这三个通道颜色配合而成。
而CMYK是由四个通道的颜色调节而成，分别为青（C）、洋红（M）、黄（Y）、黑（K）。
CMYK在印刷行业中更为适用，但其调节出
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