需要控制相机作某些特殊运动，如绕光心旋转或纯平移，其不足是不适用于相机运动未知 或无法控制的场合，且若相机运动控制不准确也会带来误差。这三种方法的共同缺点还在 于没有将图像处理结果与实际颗粒的尺寸间的误差考虑在内。图像处理后骨料颗粒形状轮 廓并不会百分百与原图中相同，可以通过设计的小球标定方法来提高图像处理的适应性。 具体可以为:将一批直径已知的标准小球(如l〇mm)放置于传送带上，对小球进行拍摄。图像 经过图像处理模块处理，得到图中每一个小球的像素面积值。在图像标定模块中输入小球 的真实投影面积（即78.5_ 2)，将每个小球的真实面积值与图像中的像素面积值求出比值， 比值的平均值作为系统的标定系数，实现每张图片像素尺寸到实际尺寸的转化。对整个系 统标定一次后，就可以长期使用该标定系数。采用这种方法获取标定系数，可以把真实图像 采集环境下的误差精准的矫正过来，获取更加准确真实的图像信息。
[0096] 在上述技术方案实施例的基础上，进一步地，分析得到堆叠骨料的粒度统计信息 和粒形分布信息后，与预先设定的骨料国标配比标准进行比较，并输出以配比标准为依据 的级配结果。骨料国标配比标准，可以依据JFT F40-2004《公路沥青路面施工技术规范》中 多种级配范围设定，其中包括密级配沥青混凝土混合料矿料级配范围等。该配比标准是级 配结果的基础，在选择被测骨料需满足的国标配比后，以配比标准为依据作出的曲线会在 级配结果中作为标准，显示在粒度累积分布统计图中。
[0097] 标准选择可设置显示结果时所用于做评价指标的国标配比曲线。设置各种质量判 定标准数据，包括:检测粗骨料粒形时所需要满足的针片状骨料的占比范围，检测骨料粒形 时所需要满足的低圆形度占比范围，影响骨料质量的过大颗粒直径。
[0098] 级配结果将经几何特征分析模块计算的骨料图像进行统计，得到骨料的级配结 果。显示项目包括粒度分布与粒度累积分布，分别表示为混合料中每个粒级的骨料占比与 混合料的累计筛余百分率。
[0099] 在上述技术方案实施例的基础上，进一步地，分析得到堆叠骨料的粒度统计信息 和粒形分布信息与预先设定的骨料国标配比标准进行比较时，当超过骨料国标配比标准 时，发出相应的报警信息。比如在标准选择中设置影响骨料质量的过大颗粒直径。若实时检 测时有骨料超过所设置的过大粒径值，则发出报警信号，进行超径报警。或者，将实时得到 的料中针、片状粗骨料颗粒占与标准中设置的标准占比比较，或将大于某一圆形度的细骨 料颗粒占比与标准中设置的标准占比比较，实时得到骨料粒形分布情况是否符合标准。若 有超出，将则发出报警信号，进行粒形报警。
[0100] 进一步地，还可以将上述检测结果保存起来，以数据文件EXCEL文件的保存。在生 产结束后，使用者可查询数据文件，对该批骨料质量进行分析。
[0101]其中上述检测方法中涉及的针、片状颗粒，依据国标GB/T14685-2011《建设用卵 石、碎石》的规定，是指长度大于该颗粒所述相应粒径的平均粒径2.4倍的颗粒。
[0102] 采用本发明实施例提供的堆叠骨料的粒度粒形在线检测方法，申请人做了多组实 验与现有的筛分法进行对比。
[0103] 图6为实验对象的堆叠骨料原始图像，图7为采用本发明提供的堆叠骨料的粒度粒 形在线检测方法处理后的图像。对图6可以采取如图2所示的图像处理方法处理后，即可得 到对图7的图像。在对图7进行几何特征分析，得到多组实验数据，具体如表1所示。
[0104] 表1实验数据对比表
[0105]
[0106] 表中的百分比表示各个尺寸规格的骨料占总质量的百分比。从表1可以看出，采用 本发明提供的堆叠骨料的粒度粒形在线检测方法在多组实验结果均表明，其误差均接近于 传统的机械筛分法，表明本发明提供的在线检测方法完全可以应用于实际施工过程中的堆 叠骨料粒度粒形检测。相对于传统的机械筛分法无法实现在线实时检测，本发明提供的在 线检测方法在保证测试比较准确的前提下，测试的实时性更好效率更高，可以更快速的为 施工骨料的配比调整提供参考和依据。
[0107] 最后应说明的是以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽 管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解:其依 然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进 行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术 方案的范围。
【主权项】
1. 一种堆叠骨料的粒度粒形在线检测方法，其特征在于，包括： 在实际生产状态下对堆叠骨料直接进行图像采集. 对采集到的堆叠骨料图像进行处理； 对处理后的堆叠骨料图像进行几何特征分析，计算出堆叠骨料图像中每个骨料颗粒的 几何特征； 根据堆叠骨料图像中每个骨料颗粒的几何特征，分析得到堆叠骨料的粒度统计信息和 粒形分布信息。2. 根据权利要求1所述的堆叠骨料的粒度粒形在线检测方法，其特征在于，所述对采集 到的堆叠骨料图像进行处理包括： 预定义一卷积矩阵，并采用所述卷积矩阵对采集到的堆叠骨料图像进行卷积滤波处 理； 对卷积滤波后的堆叠骨料图像采用基于聚类全局阔值改进的Niblack局部阔值方法进 行二值化处理； 对二值化处理后的堆叠骨料图像进行迭代的形态学腐蚀操作W分离图像中相接触的 颗粒； 对形态学腐蚀操作后的堆叠骨料图像进行填充颗粒中间的空桐处理W消除因骨料颗 粒表面纹理经过二值化处理后形成的噪声。3. 根据权利要求1所述的堆叠骨料的粒度粒形在线检测方法，其特征在于，对实际生产 状态下的堆叠骨料直接进行图像采集时，设定一图像采集区域，所述图像采集区域福射到 实际生产中堆叠骨料传送带上某个区域的堆叠骨料表层。4. 根据权利要求2所述的堆叠骨料的粒度粒形在线检测方法，其特征在于，所述预定义 一卷积矩阵，并采用所述卷积矩阵对采集到的堆叠骨料图像进行卷积滤波处理包括： -O 1 〇- 预定义卷积矩阵二维数组1 O 1 O l 0 依次从左往右从上到下查找采集到的堆叠骨料图像中每个3*3像素区域，与预定义的 卷积矩阵进行运算； 设卷积矩阵3*3个元素中每个元素值分别为KiJ,当卷积矩阵中屯、（cm,cn)位于图像矩 阵的(X，y)位置时，则经过卷积滤波后，该像素的灰度值将变为SS其 !=〇 J=O 、 中g为像素灰度值。5. 根据权利要求2所述的堆叠骨料的粒度粒形在线检测方法，其特征在于，所述对卷积 滤波后的堆叠骨料图像采用基于聚类全局阔值改进的Niblack局部阔值方法进行二值化处 理时，取表层骨料为研究对象，把下层不完整的骨料视作背景，具体包括： 利用聚类全局阔值法求出卷积滤波后的堆叠骨料图像的全局阔值Tl; 将整张图像分为九个子图，针对每一个子图，用Niblack算法求出一个局部阔值T2; 将聚类法求得的阔值Tl与Niblack法求得的T2求加权和，得到每一个子图的阔值:T3 = aTl+(l-a)T2,其中a表示加权系数。6. 根据权利要求2~5任一项所述的堆叠骨料的粒度粒形在线检测方法，其特征在于， 在对处理后的堆叠骨料图像进行几何特征分析之前还包括对处理后的堆叠骨料图像进行 图像标定处理。7. 根据权利要求6所述的堆叠骨料的粒度粒形在线检测方法，其特征在于，所述图像标 定处理时采用小球标定法，具体包括： 在相同的图像采集环境下，对若干个直径已知的标准小球进行采集图像； 小球图像经过图像处理处理后，计算获取图像中每个小球的像素面积值； 将每个小球的真实面积值与图像中的像素面积值进行比较，比值的平均值作为系统的 标定系数。8. 根据权利要求1所述的堆叠骨料的粒度粒形在线检测方法，其特征在于，分析得到堆 叠骨料的粒度统计信息和粒形分布信息后，与预先设定的骨料国标配比标准进行比较，并 输出W配比标准为依据的级配结果。9. 根据权利要求8所述的堆叠骨料的粒度粒形在线检测方法，其特征在于，分析得到堆 叠骨料的粒度统计信息和粒形分布信息与预先设定的骨料国标配比标准进行比较时，当超 过骨料国标配比标准时，发出相应的报警信息。
【专利摘要】本发明提供一种堆叠骨料的粒度粒形在线检测方法，包括：在实际生产状态下对堆叠骨料直接进行图像采集；对采集到的堆叠骨料图像进行处理；对处理后的堆叠骨料图像进行几何特征分析，计算出堆叠骨料图像中每个骨料颗粒的几何特征；根据堆叠骨料图像中每个骨料颗粒的几何特征，分析得到堆叠骨料的粒度统计信息和粒形分布信息。本发明提供的堆叠骨料的粒度粒形在线检测方法无需对骨料进行选样检测，可以实现对实际生产状态下的骨料的粒度和粒形同时在线检测，可以有效准确及时的在线提供实际生产中骨料的粒度粒形信息。
【IPC分类】G01N15/02, G01N15/00
【公开号】CN105510195
【申请号】CN201510890339
【发明人】杨建红, 张认成, 房怀英, 陈思嘉, 罗曼
【申请人】华侨大学
【公开日】2016年4月20日
【申请日】2015年12月7日