基于图像处理的工业粉尘实时监测技术：控制环境实验与特征浓度映射研究

《International Journal of Coal Science & Technology》：Image processing techniques for dust monitoring in industry: Controlled-environment experiments and feature-based concentration mapping

本文针对工业环境中粉尘污染传统监测方法侵入性强、无法实时连续测量的痛点，提出了一种基于图像处理技术的非侵入式实时粉尘浓度估算新方法。研究人员通过高浓度粉尘发生器在10-1000 mg/m3范围内采集粉尘图像，提取颜色和纹理特征，采用多项式回归建立图像特征与粉尘浓度的定量关系。研究发现灰度均值与粉尘浓度呈强非线性相关(R2=0.79)，纹理特征相关性更高(R2>0.82)，融合多特征可进一步提升估算精度。该方法为工业环境空气质量监测提供了低成本、非侵入式的创新解决方案。

　　

在现代化采矿和制造业中，空气中飘浮的粉尘颗粒不仅严重威胁着工人的呼吸系统健康，导致尘肺病和硅肺病等职业性疾病，还会加速设备磨损、降低能见度，甚至引发可燃性粉尘爆炸风险。尽管各国监管机构都制定了严格的粉尘暴露限值标准，但工业现场仍然缺乏有效的实时监测手段。传统的光学仪器虽然能够提供快速读数，但容易受到粒径分布、湿度和折射率变化的干扰，而基于滤膜采样的重量法虽然准确，却需要漫长的采样时间和离线分析，完全无法满足现代工业自动化生产线对高频、空间分辨监测的需求。

正是在这样的背景下，一项发表在《International Journal of Coal Science & Technology》上的创新研究为我们带来了突破性的解决方案。研究人员开发了一种基于图像分析的粉尘浓度实时监测技术，通过计算机视觉技术捕捉粉尘云的视觉特征，实现了对工业环境中粉尘浓度的非接触式、实时量化监测。

为了开展这项研究，团队搭建了精密的实验系统。核心设备是LYFJ-1000高浓度粉尘计校准装置，能够生成10-1000 mg/m³范围内稳定可控的粉尘环境。图像采集使用佳能EOS 6D Mark II数码相机(2620万像素)，以50帧/秒的速率记录粉尘扩散过程。为确保图像质量，研究团队配置了四组LED照明设备，并使用黑色哑光专业摄影布作为背景，最大限度地提高了粉尘与背景的对比度。

技术方法上，研究主要包含三个关键环节：首先将彩色图像转换为灰度图像，提取每帧的平均灰度值；其次通过灰度共生矩阵(GLCM)提取纹理特征，包括相关性、能量、熵、同质性和对比度；最后采用多项式回归建立图像特征与粉尘浓度的定量关系模型。

3.1 粉尘图像的灰度特征分析

研究人员选取200、500和800 mg/m³三个代表性浓度点进行详细分析。结果显示，随着粉尘浓度增加，原始图像从稀疏暗淡逐渐变得饱和密集，能见度显著降低。灰度图像则呈现出明显的强度变化，低浓度时存在尖锐的强度过渡，高浓度时则出现更广泛的分布和重叠粒子效应。

三维灰度分布图像进一步揭示了粉尘浓度对特征分布的影响。200 mg/m³时表面呈现孤立的峰值，对应单个粉尘团簇；随着浓度增加，峰值变得密集且分布均匀；800 mg/m³时表面高度不规则，出现明显的强度梯度，表明存在严重的光学散射和部分饱和效应。

3.2 灰度特征与粉尘浓度的定量关系

通过对30秒视频序列的分析，研究人员发现灰度平均值随粉尘浓度增加呈现明显的分层现象。200 mg/m³时灰度值较低且波动小，500 mg/m³时显著增加，800 mg/m³时达到峰值且分布更密集。

误差分析显示，500 mg/m³条件下的灰度分布最为集中，具有较窄的四分位距和最小扩散范围，表明在中等粉尘负载条件下测量具有高稳定性和一致性。而200 mg/m³和800 mg/m³条件则显示出更宽的分布，反映了在低和高粉尘密度条件下的变异性。

全浓度范围(10-1000 mg/m³，以10 mg/m³为增量)的分析揭示了一个重要的非线性关系：灰度平均值随浓度增加呈现先上升后下降的二次分布趋势。在低浓度时光散射效应占主导，增加图像整体亮度；超过一定阈值后，过高的粉尘密度导致光吸收和多重散射事件增强，反而降低感知强度。

多项式回归模型进一步量化了这一关系，得到拟合方程：y = -0.0002x²+ 0.2233x + 112.88，R²值为0.79。该模型的置信区间较窄，表明趋势估计具有高度确定性，而预测区间较宽，反映了动态粉尘分散和成像条件固有的波动性。

3.3 深度图像特征与浓度的定量关系

在颜色特征分析中，灰度均值(一阶矩)与粉尘浓度表现出强非线性相关(R²=0.79)，而标准差(二阶矩)和偏度(三阶矩)的相关性较弱(R²分别为0.18和0.15)。这表明整体图像亮度是粉尘密度变化的可靠指标，而高阶矩受环境光照和粉尘分散空间异质性的影响较大。

纹理特征分析结果显示，能量、熵、同质性和对比度与粉尘浓度均呈现强相关性(R²在0.82-0.84之间)，而相关性参数的表现较差(R²=0.30)。随着粉尘浓度增加，能量和同质性因粉尘沉积复杂性和不规则性增加而降低，而熵和对比度则因随机性和局部强度变化增强而增加。

研究人员进一步提出了特征融合策略，将归一化的灰度均值和纹理能量相结合，创建平衡指标F = (Mean_norm+ Energy_norm)/2。该融合特征与粉尘浓度的二次多项式模型达到R²=0.81，有效整合了亮度和空间域信息，增强了对环境扰动的鲁棒性。

这项研究的意义不仅在于技术方法的创新，更在于其广阔的应用前景。研究人员展望了该技术在均匀粉尘生成系统校准中的潜在应用，通过将视频监控设备和受控照明集成到现有校准装置中，可以实现连续、空间分辨的粉尘浓度图像获取，而无需中断设备运行。这种实时反馈能够动态调整进料速率和气流速度，确保粉尘发生器持续产生目标浓度且空间异质性最小。

更重要的是，研究中建立的多项式模型可以集成到校准控制软件中，在设备认证过程中自动比较测量的图像特征与全浓度范围内的预期值，超出预定阈值的偏差会立即标记潜在问题，如料斗排放不均、混合不足或风洞内大气波动等。这种自动化、图像驱动的验证步骤不仅加速了校准过程，还通过减少对手动采样和其他粉尘浓度测量仪器的依赖，提高了可追溯性和重复性。

研究结论部分强调，这种图像驱动的方法为工业环境中的非接触式、高频次颗粒物监测提供了基础性方法，特别适用于封闭输送机、校准室和抽风隧道等可以有效控制照明和背景的密闭空间。在这些场景中，提出的基于图像的方法能够实现实时浓度估算，具有更高的测量效率、空间分辨率和适应性，解决了传统技术的惯性、校准漂移和稀疏采样等局限性。

尽管当前模型是在特定实验条件下开发的，但特征-浓度框架具有可转移性，当应用于不同设置时需要重新校准模型参数。未来工作将探索局部特征提取，使模型能够捕获帧内空间变化并提高动态环境中的鲁棒性。同时，研究方向应侧重于增强模型对不同光学特性粉尘类型的泛化能力，集成深度学习模型(如卷积神经网络)以实现更强大和自适应的特征提取，并在具有动态粉尘分散和光照可变性的真实条件下验证系统性能。

这项研究通过将高分辨率图像采集、先进灰度与纹理特征提取以及多项式回归建模相结合，为开发非侵入式、实时粉尘监测解决方案做出了重要贡献，有效解决了传统点采样方法的局限性，为采矿、制造和建筑行业的移动和原位监测任务开辟了新的可能性。