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废纸浆脱墨浮选过程中气泡的大小决定着废纸浆中单位体积空气表面积的大小，直接影响浮选过程气泡捕集废纸浆内油墨颗粒的能力。但浮选脱墨过程中纤维之间相互交织废纸浆呈网络状，而且浆料的透光性很差，如何准确测量其中气泡的大小一直是研究脱墨过程中气泡大小与脱墨效率之间关系难以解决的问题。现有多种方法用于实验室中测量脱墨浮选过程中的气泡大小，但都存在着一定的不足之处。
本课题旨在开发一种能够直接潜入脱墨浮选设备内的在线气泡图像传感设备，通过计算机数字图像处理技术实时地测量设备内气泡的大小，及时为脱墨浮选过程提供可靠盼参考数据。以便于实验室和实际生产中运用该装置研究气泡大小与浮选脱墨效率之间的关系。
配备微距镜头和采光光源的单芯片成像CMOS图像传感器，经防水密封后，能够潜入脱墨浮选设备内部直接拍摄到浮选过程中清晰的气泡图像。MATLAB是脱墨浮选过程中气泡图像采集和处理程序设计的平台。通过MATLAB图像采集工具箱函数对图像传感器的驱动及其应用软件进行控制，并将拍摄到的数字化气泡图像导入到计算机内存。读取计算机内存中的气泡图像数据后，对图像进行降噪、气泡边界增强、气泡边界分割、气泡识别、气泡截面积计算，以及批量气泡数据统计分析等一系列处理，为脱墨浮选过程提供气泡大小的数据。
在图像处理过程中，针对气泡图像的特点，通过降低图像背景灰度、频域中带通滤波、空域中区域直方图均衡化变换等手段提高气泡边界与背景之间的灰度对比，通过区域扩展的算法将气泡边界从图像中分割出来，利用区域边界与孔洞边界的包含关系和黑白图像开运算前后的区域数量一致性两种方法对分割出来的气泡的真伪进行判断识别，最后计算出气泡图像的截面积并对相关数据进行统计分析。