图像处理技术是改善传统工业,实现工业智能化的基本途径之一,是“中国制造2025”的基本要求。矿岩粒度是矿岩破碎的主要技术指标,同时矿岩粒度的准确分布不但是选矿自动化的重要参数,而且是后续工序的依据。将图像处理技术应用到矿岩粒度的检测中,能够实时获得矿岩粒度的参数信息,可以提高矿岩破碎设备的生产能力;还可以实时检测工业生产线上矿岩粒度分布参数,为改善产品质量提供基本参数。因此,基于图像处理的矿岩粒度检测有重要的理论研究意义和实际应用价值。根据现场生产的实际控制要求,能够利用图像处理技术检测矿岩粒度参数。本文研究的主要内容如下:(1)矿岩颗粒图像预处理。首先采取改进的滤波算法去除图像中的噪声,增加矿岩颗粒边缘的对比度;然后对经过滤波处理后的图像利用形态学理论优化矿岩颗粒区域;最后利用重构原理消除矿岩颗粒内部的极小区域,减小图像的过度分割。(2)矿岩颗粒图像的分割。在传统的分水岭图像分割法的基础上,将图像中的矿岩颗粒进行内部标记,同时在背景处进行外部标记,标记完成后再对图像分割,能够较为理想地完成矿岩颗粒图像的分割。(3)矿岩颗粒的检测试验。在分割处理的基础上,标定每一个矿岩颗粒区域,经运算和统计后得到矿岩粒度信息;并将统计的结果与通过人工筛分试验结果相比较,验证了矿岩粒度检测的准确性和可行性。(4)检测系统的建立。将图像采集、图像处理和图像用户界面相结合,利用MATLAB软件建立人机交互界面,能够实现矿岩粒度的在线实时检测。