基于数字图像识别的PLC智能程控加药系统研究

论文摘要

加药控制是选矿过程的重要环节,直接影响到选矿厂的技术经济指标。传统的浮选生产过程中都是工人凭经验进行手动调节,很难及时准确地控制生产过程。随着科学技术的发展,采用PLC实现程控加药已成为一种发展趋势。论文介绍了由计算机图像采集及数字图像识别系统、PLC自动加药控制系统组成的智能程控加药系统结构。并对浮选泡沫图像的特征参数计算、选取,及其图像识别综合效率和药剂用量模型的建立做了介绍。本文所开发的加药系统选择PLC程序控制的方式,采用双层式结构。它类似一个小型的DCS系统结构,上层是在工业计算机上实现监视管理;下层通过PLC完成加药、报警等操作。系统设计做到人机界面友好,实现全中文显示。论文借助了功能强大的STEP7-Micro/WIN32软件、VC++6.0软件和controX2000软件。分别利用STEP7-Micro/WIN32软件开发PLC上的加药执行、报警等程序;利用VC++6.0软件开发图像采集、图像识别、数学建模、上位计算机和PLC之间的通信协议等程序;利用controX2000软件开发上位计算机的监控平台。同时,借助这些软件进行了程序的全面调试。利用所开发的基于数字图像处理技术的PLC程控加药系统,进行了实验室浮选小型试验。试验中,针对pH调整剂碳酸钠用量和捕收剂黄药用量采用了单因素试验。计算了所采集的泡沫图像的特征参数,并选取了饱和度、灰度值、能量、熵值、惯性矩值5个参数,结合浮选综合效率和药剂用量建立了回归模型。利用所得模型对浮选泡沫图像进行识别,作为PLC加药控制的依据。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 浮选加药概述
• 1.1.1 浮选加药基本原理
• 1.1.2 浮选加药方法
• 1.2 浮选泡沫数字图像技术的发展与应用
• 1.2.1 浮选泡沫数字图像算法研究进展
• 1.2.2 浮选泡沫数字图像技术应用现状
• 1.2.3 浮选泡沫数字图像技术应用前景
• 1.3 可编程控制器（PLC）的发展现状及未来趋势
• 1.3.1 PLC的发展概况
• 1.3.2 PLC的未来趋势
• 1.4 选矿厂加药采用PLC监控系统的必要性和意义
• 1.4.1 采用PLC监控系统设计的必要性
• 1.4.2 选矿厂加药采用PLC监控系统的意义
• 1.5 选题可行性及意义
• 第二章 系统总体设计
• 2.1 系统组成
• 2.2 系统原理与框图
• 第三章 浮选泡沫图像识别系统开发
• 3.1 系统硬件结构
• 3.2 软件系统开发
• 3.2.1 开发环境
• 3.2.2 软件系统设计
• 3.2.3 软件系统功能
• 3.3 软件系统功能实现
• 3.3.1 图像文件的读取
• 3.3.2 泡沫图像特征参数提取
• 3.3.3 回归建模
• 第四章 PLC程控加药系统开发
• 4.1 系统的工作原理
• 4.2 系统硬件结构
• 4.3 系统的技术特点
• 4.3.1 人机接口单元
• 4.3.2 主控单元
• 4.3.3 驱动及执行单元
• 4.3.4 加药箱的设计
• 4.4 系统软件功能实现
• 4.4.1 系统程序实现的功能
• 4.4.2 自由口通信实现
• 4.4.3 PLC加药程序
• 4.4.4 上位计算机系统管理
• 第五章 加药优化控制与决策
• 5.1 优化控制策略
• 5.2 加药试验
• 5.2.1 试验准备
• 5.2.2 试验流程
• 5.2.3 矿浆pH值试验
• 5.2.4 捕收剂用量试验
• 5.3 碳酸钠用量最优控制与决策
• 5.3.1 图像识别综合效率模型的建立
• 5.3.2 图像识别碳酸钠用量模型的建立
• 5.3.3 矿浆pH值试验图像识别误差分析
• 5.3.4 碳酸钠用量决策分析
• 5.4 黄药用量最优控制与决策
• 5.4.1 图像识别综合效率模型的建立
• 5.4.2 图像识别黄药用量模型的建立
• 5.4.3 捕收剂用量试验图像识别误差分析
• 5.4.4 黄药用量决策分析
• 5.5 浮选泡沫图像识别系统的应用及改进方向
• 5.5.1 图像识别系统的应用
• 5.5.2 图像识别系统的改进方向
• 第六章 结论
• 参考文献
• 附录1
• 附录2
• 致谢
• 攻读学位期间主要的研究成果
• 教学实践