Улучшение компьютерного распознавания параметров пены калийных флотомашин за счет учета антибликов пузырей

Abstract

В статье рассматривается проблема повышения качества распознавания параметров пенного слоя в калийных флотационных машинах. Актуальность проблемы в последнее время подчеркивается необходимостью укрепления продовольственной безопасности России, для чего, в частности, требуются калийные удобрения. Бликовый метод распознавания параметров пенного слоя в калийных флотационных машинах позволяет исключить человеческий фактор из управления процессом, повысить качество продукции и снизить количество отходов. Однако он обладает рядом недостатков – большим разбросом результатов, чувствительностью к организации освещения и т. д. Цель исследования: повышение качества распознавания параметров пенного слоя за счет учета не только бликов, но и антибликов пузырьков. Материалы и методы. Антиблики распознаются с использованием двухуровневой адаптивной бинаризации изображения. Проведена обработка десятков видеорядов с шламовых, сильвиновых и пневмоэжекторных флотомашин двух калийных предприятий. Исследована возможность линейной аппроксимации не только верхнего, но и нижнего уровня бинаризации. Построены профили бинаризации для совместного распознавания бликов и антибликов. Результаты. Показана возможность использования антибликов пузырьков для улучшения их распознавания в среднем на 3,6 %. Наибольший рост качества достигается на пневмоэжекторных флотационных машинах. Оценка среднего отклонения позволяет предположить, что точность сигнализации отклонений из-за уменьшения шума улучшится на 1,4–4,8 %. Характер профилей антибликов показывает, что малое смещение адаптивного уровня бинаризации позволяет дополнительно улучшить распознавание в пределах 0,6–1,5 %. Выявлены характерные особенности метода, например, его превосходство над исходным бликовым методом в смысле меньшей чувствительности к ошибке вычисления уровня бинаризации. Двукратный рост времени распознавания является недостатком метода, но не препятствует его использованию, в том числе с применением многокадровой фильтрации шума. Заключение. Проведенное исследование позволяет утверждать, что учет антибликов пузырей при распознавании параметров пен калийных флотомашин позволяет улучшить показатели процесса и может применяться на практике, предпочтительно для пневмоэжекторных машин. The article is about a problem of improving the quality of foam layer parameters recognition in potash flotation machines. The urgency of the problem has recently been emphasized by the need to strengthen Russia's food security, for which, in particular, potash fertilizers are required. The glare method of recognizing the parameters of the foam layer in potash flotation machines makes it possible to eliminate the human factor from control, improve product quality and reduce waste. However, it has a number of disadvantages – a large spread of results, sensitivity to the organization of lighting, etc. The aim: to improve the quality of foam layer parameters recognition by taking into account not only glare, but also anti-glare from bubbles. Materials and methods. Anti-glare is recognized by two-level adaptive binarization of the image. Dozens of video sequences were processed from slurry, silvin and pneumatic ejector flotation machines on two potash enterprises. The possibility of linear approximation of not only the upper one, but also the lower level of binarization is investigated. Binarization profiles for additional recognition of glare and anti-glare are constructed. Results. The possibility of using anti-glare bubbles to improve their recognition by an average of 3.6% is shown. The greatest increase in quality is achieved on pneumatic ejector flotation machines. The estimation of the average deviation suggests that the accuracy of alarm deviations due to noise reduction will improve by 1.4–4.8%. The anti-glare profiles character shows that a small shift in the adaptive level of binarization can further improve recognition in the range of 0.6–1.5%. The characteristic features of the method are revealed, for example, its superiority over the original glare method in the sense of a lower sensitivity to the error of calculating the binarization level. The double increase in recognition time is a disadvantage of the method, but it does not prevent one’s using, including using of multi-frame noise filtering. Conclusion. The conducted research suggests that taking into account the antiglare bubbles when recognizing the parameters of potassium foam flotation machines can improve the process performance and can be applied in practice, preferably for pneumatic ejector machines.