一种基于图像检测的石料颗粒级配检测装置与方法与流程

本发明涉及图像处理，具体涉及一种基于图像检测的石料颗粒级配检测装置与方法。

背景技术：

1、堆石坝的力学性能和抗渗性能对大坝安全性存在十分显著的影响，而堆石坝料的级配性状是影响填筑料压实后力学性能和抗渗性能的主要因素，在坝体施工中具有重要意义。良好的级配能保证堆石坝工程的填方压实质量，提高工程的抗渗性能和抗变形能力，因此堆石坝料的粒径级配检测是堆石坝施工质量控制的重要环节。

2、传统的石料级配检测主要是采用筛分法，通过随机采样和人工筛分，计算得到级配数据。然而人工筛分耗时低效，人力成本较高，难以满足现代智能化施工快速高效的需求。随着计算机科学技术的发展，图像识别作为一种新的检测手段，被广泛的应用于各领域中，在水利行业也获得了较好的发展应用，为堆石坝料级配检测提供了新的方向。

3、图像识别技术用于石料粒径检测的相关研究工作已经取得了丰硕的成果，相关的计算理论日趋成熟。但上述研究理论或方法尚不能适应堆石坝施工现场复杂的环境条件，无法广泛应用于堆石坝料的级配检测当中。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是提供一种基于图像检测的石料颗粒级配检测装置与方法。首先将待检测的堆石坝料进行筛分较小粒径的粉尘颗粒直接称重，剩余较大颗粒沿着斜坡下落，拍摄下落中石料的视频图像并识别其中石料的粒径，加上粉尘重量换算成堆石坝料全级配数据并绘制成堆石坝料级配曲线，使基于图像识别的土石料全级配检测装置与方法得到实际应用。该试验装置主要包括：土石料全级配检测装置主要由筛分部件和拍摄组件构成，筛分部件是具备筛分5mm以下颗粒并完成自动称重的直线振动筛，拍摄组件由可自由调节的斜坡、高速摄像机以及补光灯等设备构成；其次结合土石料级配快速检测装置所拍摄的视频图像，对图像进行预处理基本过程包括背景分离、图像灰度化处理、图像直方图均衡化和双边滤波降噪；之后依次进行基于最大类间方差法的图像分割、运动模糊矫正与边缘检测，提取颗粒的特征参数后将其转化为石料等效粒径；最后根据帧图的分区筛选石料的等效粒径并按等效粒径大小依序排列保存至同一集合当中，结合筛分出的5mm以下石料重量绘制堆石料级配曲线，实现了基于图像识别的土石料全级配检测。

2、为了解决上述问题，本发明的技术方案为：一种基于图像检测的石料颗粒级配检测方法：包括以下步骤：

3、步骤1.利用直线振动筛分离土石料，对筛下的5mm以下颗粒称重，并将5mm以上的筛上石料颗粒分散铺平，输送至倾斜的斜坡成像背景板；

4、步骤2.拍摄部件连续拍摄沿斜坡成像背景板的成像区下滑的石料颗粒，获得帧图；

5、步骤3.在所有帧图中从前至后按顺序每隔设定的最佳取帧间隔取出一种规格的石料颗粒的帧图像保存为所述规格的石料颗粒的有效帧图，使所述规格的石料颗粒在连续取出的两有效帧图中只出现一次；

6、步骤4.对各规格的石料颗粒的有效帧图进行图像处理，提取石料颗粒的特征参数将其转化为石料颗粒的等效粒径数据；

7、步骤5.根据有效帧图对应的石料颗粒的规格，从有效帧图提取的等效粒径数据中取出符合规的石料颗粒的等效粒径数据，根据等效粒径与质量之间的对应关系，获得石料颗粒的等效质量；

8、步骤6.将同一有效帧图中按步骤5获得的石料颗粒的等效粒径和等效质量并入同一集合，并按颗粒等效粒径升序排列：设i为排列序号，n为检测粒径总数，则集合可表示为：

9、oi＝{(d1,m1)(d2,m2)…(di,mi)…(dn,mn)}

10、式中，i为排列序号，n为检测粒径总数，di为颗粒等效粒径、mi为等效质量；

11、步骤7.计算小于粒径di的所有石料颗粒的质量百分数：

12、

13、式中，mp,i为小于粒径di的石料质量百分数，mdf为振动初筛的筛下物重量，ma为拍摄的石料实际总重量，为步骤6识别出的粒径不大于di的石料质量，为步骤6识别出的所有石料颗粒有效质量；

14、步骤8.以石料颗粒粒径为横坐标、小于各粒径的石料颗粒的质量百分数为纵坐标绘制石料级配曲线。

15、所述石料级配曲线的结果精度分析模型包括绝对精度和相对误差两个指标，绝对精度表征步骤8得到的级配曲线和预设级配曲线的贴合程度，相对误差反应步骤8得到的级配曲线和预设级配曲线的分段偏离程度；

16、所述相对误差计算公式如下：

17、wi＝[(yp,i-yp,i-1)-(ys,i-ys,i-1)]×100％

18、式中，i为序列编号，满足2＜＜i＜＜m，m为步骤8得到的级配曲线数据序列长度，ys,i为预设级配曲线纵坐标，yp,i为步骤8得到的配曲线纵坐标；

19、所述绝对精度计算公式如下：

20、

21、式中，aac为步骤8得到的级配曲线相对于预设级配曲线的绝对精度，0<aac<1。

22、所述拍摄部件的拍摄帧频为f，石料颗粒在帧图中连续出现的次数nt为：

23、

24、式中，v0为石料出筛分装置进入斜坡面的初速度，ε为斜坡成像背景板的斜坡角度影响系数，ε＝g(sinα-μcosα)，g为重力加速度；α为斜坡成像背景板的斜坡倾角；μ为斜坡成像背景板的摩擦系数；h0为石料沿斜坡成像背景板滑移到成像区上沿的位移，lh为成像区的长度。

25、所述规格包括大、中、小颗粒区间：大颗粒粒径区间为60～100mm；中颗粒粒径区间为20～60mm；小颗粒粒径区间为5～20mm；

26、大、中、小颗粒区间对应的最佳取帧间隔nbb、nbm、nbs为nt分别与对应的缩放系数相乘后向上取整得到的数值，所述斜坡成像背景板的斜坡倾角为40°时，大、中、小颗粒区间分别对应的缩放系数为0.34、0.38、0.37，nbb、nbm、nbs分别为14、16、15。

27、所述步骤4中的图像处理步骤包括：图像预处理，然后依次进行基于最大类间方差法的图像分割和边缘检测提取颗粒轮廓特征；

28、所述图像预处理包括：背景分离、图像灰度化处理、图像直方图均衡化和双边滤波降噪。

29、所述双边滤波降噪在考虑空间距离的基础上结合图像像素值相似度进行权重叠加，在去噪的同时能较好的保留图像边缘信息。

30、所述边缘检测包括基于roberts算子的边缘检测与基于外接椭圆法的粒径识别。

31、所述提取石料颗粒的特征参数将其转化为石料颗粒的等效粒径数据包括：在边缘检测结果图像中，提取各石料对象的边缘线散点坐标，获得边缘线散点坐标组成的图形的长轴和短轴长度，并计算石料颗粒的等效粒径，石料颗粒的等效粒径计算等效公式如下：

32、

33、式中，α为石料颗粒的长轴，β为石料颗粒的短轴。

34、所述最大类间方差算法对灰度图像进行分割，以类间方差σ2最最大时的阀值t作为二值图像分割阀值，再将灰度图中背景区域像素值变为0，前景区域像素值变为255。两类区域的灰度均方差为：

35、σ2＝ω0(μ0-μt)2+ω1(μ1-μt)2

36、式中，σ2为灰度均方差，ω0为灰度级数0到t的像素出现的概率，μ0为前景区域的灰度均值，μ1为背景区域的灰度均值，μt为整幅图像的灰度均值，ω1为而t+1到l-1的像素出现的概率。

37、所述基于roberts算子的边缘检测，确定roberts算子的梯度幅值后，确定一个合适的阈值，梯度幅值大于该阈值的点为阶跃边缘点，从而提取石料颗粒粒径，roberts算子的梯度幅值为：

38、

39、式中，dx2(i,j)，dy2(i,j)分别为二值图像f(x,y)在x和y方向的差分量。

40、一种基于图像检测的石料颗粒级配检测系统，包括由如所述的直线振动筛、斜坡成像背景板组成的石料平铺输送系统，和包含如所述的拍摄部件的图像采集分析系统；

41、所述斜坡成像背景板可手动调角度，包括旋转支板、支撑架、pvc垫，所述斜坡成像背景板上端软连接在直线振动筛面出口，旋转支板坡面两侧设置挡板，防止石料从两侧滚落，斜面支杆一头固定在钢架上端可绕轴转动，另一头支撑斜坡成像背景板，斜坡成像背景板背部设置有接口，在调节角度时将斜面支杆接入；所述斜坡成像背景板面由钢丝网作基础，面层则选用耐磨性好的红色pvc垫覆盖在成像区上，所述斜坡成像背景板可自由调节的角度为60°、55°、50°、45°、40°、35°、30°、25°；

42、所述拍摄部件由可高速摄像机、补光灯及图像处理系统构成；

43、所述直线振动筛为双轴惯性振动筛，包括：筛箱、筛网、电机、传动装置、隔振装置。

44、所述高速摄像机架固定在斜坡成像背景板前方使其拍摄区域正对斜坡成像背景板，高速摄像机焦距被调整，使高速摄像机视频录制区域宽度与斜坡成像背景板宽度重合，补光灯光线亮度和照射角度被调整，保证斜坡成像背景板上光照亮度均匀。

45、所述图像采集分析系统安装和执行所述步骤3～步骤7的程序。

46、本发通过实现微小石料颗粒的筛分及自动称重、优化石料颗粒成像离散度过程，在避免小颗粒石料被遮、石料成像集中造成分割误差的基础上，极大提升基于图像识别的土石料级配检测精度，为土石料的级配快速、高精度检测的实现提供了可行技术方案，具有重要的工程应用参考价值和意义。