基于空间域数字图像处理方法的煤岩分析

摘要

煤是一种有机岩石，利用研究岩石的方法来研究煤的学科称为煤岩学，随着煤化工技术的逐渐发展，煤岩学的理论和实践在炼焦领域的应用日益广泛和深入。常用的煤岩学指标主要有显微组分的定量统计和镜质体反射率的测定。将这两项指标相结合，可以检测来煤质量、准确地评价煤炭的炼焦特性以及预测焦炭的强度、优化配煤方案，以便提高焦炭质量，经济合理地利用煤炭。
　　 目前，用于炼焦的煤岩分析主要是由显微镜和分光光度计组成的显微光度计来实现的。它可以满足炼焦配煤煤岩测试的各项指标需要，但也存在着以下问题：一方面，由于测试时煤岩组分的识别完全依赖人工，所以整个测试过程耗时长，准确度也不高；另一方面，由于它要求配有分光光度计、高压稳压电源等一系列硬件设施，所以整个系统成本较高，只有极少数单位拥有这些设备，无法推广使用。
　　 本文通过对煤的有机显微组分亮度值测定结果分析得出：第一，对同一种煤而言，惰质组、镜质组、壳质组组分的灰度值分布范围依次递减，对不同煤而言，随着变质程度的提高，三者灰度值趋向一致；第二，镜质体反射率其实就是特定光下镜质体的图像亮度。基于这个结论，本文提出了用数字图像处理的方法来实现煤显微组分的定量统计和镜质体反射率的测定。同传统的煤岩分析系统相比，这种基于数字图像处理的煤岩分析系统将加快煤岩分析的速度，减少人为误差，降低产品成本，为煤岩分析系统的推广，为焦煤资源的合理利用奠定基础。
　　 基于数字图像处理的煤显微组分的定量统计主要是通过对各组分的计数来实现的。为此，需先对获得的原始图像进行一系列的预处理。图像的消噪实验表明，小波变换用于图像消噪效果优于均值滤波，与中值滤波去噪相比无明显差别。考虑到今后的嵌入化应用，本文选用中值滤波算法对图像去噪。二值化处理时采用自动寻找最佳阈值法。该方法自动分析图像的灰度直方图，根据煤岩的三种主要组分确定最佳阈值，然后再根据需要确定的显微组分进行二值化。边缘检测时，比较Robert算子、Prewitt算子、Sobel算子、Canny算子、LOG算子边缘检测效果后，选用边缘增强效果较好的LOG算子。经过这一系列处理后可以得到较为满意的特定煤显微组分二值图像，通过对处理后的图象进行计数，即可获得特定显微组分的统计。
　　 基于数字图像处理的煤镜质体反射率测定主要是通过对HIS颜色模型中I值灰度直方图的分析来实现的。利用HIS模型具有能把亮度信息I从颜色中分离出来的特点，对图像中特定显微组分各点的亮度值进行分析，最后形成直方图。该直方图可较直观的反映出煤镜质体反射率的特征。
　　 鉴于以上分析，文章给出了基于空间域数字图像处理的煤岩分析系统的硬件构成，软件介绍。通过与传统的煤岩分析系统比较，这种新型煤岩分析系统把传统系统几个小时的处理过程降低为十几分钟，成本从近百万降低为不足十万。