骨料体积计算方法、粒形级配数据生成方法、系统和设备技术方案

本申请公开了一种骨料体积计算方法、粒形级配数据生成方法、系统和设备；所述的骨料体积计算方法包括：获取来自3D相机的扫描照片，对扫描照片进行处理，得到骨料的3D数据；对骨料的3D数据进行处理，得到骨料的二值图；基于所述二值图，进行轮廓识别，得到骨料的轮廓图；根据所述轮廓图，得到每个骨料的所有像素点；对各个骨料的所有像素点以高度进行积分，得到骨料的体积信息。本申请具有提高分析精度的效果。果。果。

【技术实现步骤摘要】
骨料体积计算方法、粒形级配数据生成方法、系统和设备


[0001]本专利技术涉及骨料粒形级配分析的领域，尤其是涉及骨料体积计算方法、粒形级配数据生成方法、系统和设备。

技术介绍

[0002]混凝土生产商对于骨料的粒形和级配采用人工生产线取样检测方法，存在取样频次低，取样不及时，分析速度慢等问题，严重影响了骨料生产品质管控的效率。传统的人工取样以及检测，已经无法满足矿山企业高质量发展的速度，需要采用智能化设备以及视觉监测系统来提升检测效率和质量。尽管砂石行业破碎机需求巨大，但影响其使用寿命和制约破碎机发展的关键还是骨料级配和粒形监测技术。
[0003]相关技术中，基于机器视觉2D数据进行轮廓识别和面积计算，从而模拟人工筛余方法来进行粒形级配。
[0004]针对上述相关技术，专利技术人认为上述基于2D数据，只能得到骨料轮廓的面积，缺少体积信息，造成了骨料分析精度较差的缺陷。

技术实现思路

[0005]为了提高骨料的分析精度，本申请提供了骨料体积计算方法、粒形级配数据生成方法、系统和设备。
[0006]第一方面，本申请提供骨料体积计算方法，采用如下的技术方案：骨料体积计算方法，包括：获取来自3D相机的扫描照片，对扫描照片进行处理，得到骨料的3D数据；对骨料的3D数据进行处理，得到骨料的二值图；基于所述二值图，进行轮廓识别，得到骨料的轮廓图；根据所述轮廓图，得到每个骨料的所有像素点；对各个骨料的所有像素点以高度进行积分，得到骨料的体积信息。
[0007]通过采用上述技术方案，处理3D数据有利于得到准确地二值图，进而得到准确地轮廓图，基于轮廓图得到每个骨料的所有像素点的方法，再通过高度积分的方式得到骨料的体积信息，从而提高了体积信息的准确性，从而提高了分析精度。
[0008]可选的，所述对骨料的3D数据进行处理，得到骨料的二值图，包括：将骨料的3D数据和预设的基准数据进行像素坐标映射，再进行比对，识别出像素坐标中骨料所占据的点；所述骨料的3D数据和基准数据均用相机坐标系进行存储；所述基准数据是指没有骨料时的3D点阵数据；基于像素坐标系生成二维矩阵，所述二维矩阵的列数是3D相机分辨率的长，行数是3D相机分辨率的宽；对所述二维矩阵的像素值进行调整：判断像素坐标每个点的高差是否大于第一预设值；
若是，则将二维矩阵对应的点的值设为255；若否，则将二维矩阵对应的点的值设为0；根据处理后的二维矩阵，得到骨料的二值图。
[0009]通过采用上述技术方案，将3D数据和基准数据进行像素坐标映射，有利于相互比对，通过高差即可识别出3D数据中存在骨料的点，而二维矩阵的设置有利于准确地得到二值图，有利于适配骨料体积小、数量众多的场景，而且对拍照环境和拍照相机没有依赖，有利于提高计算体积的精度和计算效率，从而有利于提高分析精度。
[0010]可选的，所述所述对骨料的3D数据进行处理，得到骨料的二值图，包括：将骨料的3D数据进行像素坐标映射，建立像素坐标与骨料的3D数据的索引映射关系；基于像素坐标系生成二维矩阵，缺省值为255；把骨料的3D数据转换为点云库PCL的点云数据，所述3D数据的索引与点云库PCL的点云数据的索引、像素坐标的索引相同；对点云库PCL的点云数据用RANSAC算法进行平面拟合；拟合时，判断3D点到平面的距离是否大于第二预设值；若是，则将对应的3D点归类为局外点；若否，则将对应的3D点归类为局内点；获取每个局内点的索引值；根据每个局内点的索引值，将每个局内点对应的二维矩阵内坐标点的像素值设为0；根据处理后的二维矩阵，得到骨料的二值图。
[0011]通过采用上述技术方案，像素坐标与骨料的3D数据的索引映射关系，以及骨料的3D数据与点云库PCL的点云数据的索引相同，有利于根据局内点找到3D数据内对应的点，进而有利于准确地将二维矩阵的像素值调为0，从而有利于得到准确地二值图，有利于适配骨料体积小、数量众多的场景，而且对拍照环境和拍照相机没有依赖，有利于提高计算体积的精度和计算效率，从而提高分析精度。
[0012]可选的，在所述基于所述二值图，进行轮廓识别，得到骨料的轮廓图和所述根据所述轮廓图，得到每个骨料的所有像素点之间，还包括：对轮廓图进行多边形拟合，得到轮廓修正图；所述的根据所述轮廓图，得到每个骨料的所有像素点，包括：根据轮廓修正图，得到每个骨料的所有像素点。
[0013]通过采用上述技术方案，轮廓修正图的设置有利于提高获得所有像素点的精度，有利于提高计算体积的精度和计算效率。
[0014]第二方面，本申请提供骨料体积计算系统，采用如下的技术方案：骨料体积计算系统，包括：3D数据获取模块，用于获取来自3D相机的扫描照片，对扫描照片进行处理，得到骨料的3D数据；二值图获取模块，用于对骨料的3D数据进行处理，得到骨料的二值图；轮廓识别模块，用于基于所述二值图，进行轮廓识别，得到骨料的轮廓图；骨料像素点获取模块，用于根据所述轮廓图，得到每个骨料的所有像素点；
骨料体积获取模块，用于对各个骨料的所有像素点以高度进行积分，得到骨料的体积信息通过采用上述技术方案，由3D数据获取模块获取的骨料3D数据有利于二值图获取模块快速且准确地得到二值图，进而有利于轮廓识别模块进行轮廓识别，以便于供骨料像素点获取模块得到骨料的所有像素点，最后骨料体积获取模块便能根据骨料的所有像素点进行高度积分，得到骨料的体积信息，从而提高了体积信息的准确性，提高了分析精度。
[0015]第三方面，本申请提供粒形级配数据生成方法，采用如下的技术方案：粒形级配数据生成方法，包括：对轮廓图拟合外接最小矩形，得到每个骨料的长和宽；根据每个骨料的长、宽和高，按照预设的粒径大小区间，对全部的骨料进行数据分类处理；每个所述骨料的高为每个骨料的轮廓图内所有像素点的高度的最大值；根据各个骨料的体积信息，计算每个粒径区间的分计筛余值和累计筛余值，生成级配数据表；所述的骨料的体积信息，通过权利要求1
‑
4任意一项所述的方法获得；根据级配数据表中的累计筛余值，绘制粒形级配曲线，以便于判断成堆的骨料的级配是否合格。
[0016]通过采用上述技术方案，拟合的外接最小矩形有利于更好地获得每个骨料的长和宽，从而有利于更准确地进行数据分类处理，提高级配数据表的准确性，从而提高粒形级配曲线的准确性，以便于更精确地判断成堆的骨料的级配是否合格，从而提高了分析精度。
[0017]可选的，所述对轮廓图拟合外接最小矩形，得到每个骨料的长和宽，包括：对轮廓图中每个骨料拟合外接最小矩形，得到外接最小矩形的像素长L、像素宽W和旋转角A；根据X轴的像素物理大小dx和Y轴的像素物理大小dy，计算每个骨料的实际长Li和实际宽Wi；Li的计算公式为：Li=；所述X=L*cosA*dx，所述Y= L*sinA*dy；Wi的计算公式为：Wi=；所述x=W*cos(A+90
°
)*dx，所述y=W *sin(A+90
°
)*dy。
[0018]通过采用上述技术方案，根据外接最小矩本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.骨料体积计算方法,其特征在于，包括：获取来自3D相机的扫描照片，对扫描照片进行处理，得到骨料的3D数据；对骨料的3D数据进行处理，得到骨料的二值图；基于所述二值图，进行轮廓识别，得到骨料的轮廓图；根据所述轮廓图，得到每个骨料的所有像素点；对各个骨料的所有像素点以高度进行积分，得到骨料的体积信息。2.根据权利要求1所述的骨料体积计算方法，其特征在于：所述对骨料的3D数据进行处理，得到骨料的二值图，包括：将骨料的3D数据和预设的基准数据进行像素坐标映射，再进行比对，识别出像素坐标中骨料所占据的点；所述骨料的3D数据和基准数据均用相机坐标系进行存储；所述基准数据是指没有骨料时的3D点阵数据；基于像素坐标系生成二维矩阵，所述二维矩阵的列数是3D相机分辨率的长，行数是3D相机分辨率的宽；对所述二维矩阵的像素值进行调整：判断像素坐标每个点的高差是否大于第一预设值；若是，则将二维矩阵对应的点的值设为255；若否，则将二维矩阵对应的点的值设为0；根据处理后的二维矩阵，得到骨料的二值图。3. 根据权利要求1所述的骨料体积计算方法，其特征在于：所述对骨料的3D数据进行处理，得到骨料的二值图，包括：将骨料的3D数据进行像素坐标映射，建立像素坐标与骨料的3D数据的索引映射关系；基于像素坐标系生成二维矩阵，缺省值为255；把骨料的3D数据转换为点云库PCL的点云数据，所述3D数据的索引与点云库PCL的点云数据的索引、像素坐标的索引相同；对点云库PCL的点云数据用RANSAC算法进行平面拟合；拟合时，判断3D点到平面的距离是否大于第二预设值；若是，则将对应的3D点归类为局外点；若否，则将对应的3D点归类为局内点；获取每个局内点的索引值；根据每个局内点的索引值，将每个局内点对应的二维矩阵内坐标点的像素值设为0；根据处理后的二维矩阵，得到骨料的二值图。4.根据权利要求1所述的骨料体积计算方法，其特征在于：在所述基于所述二值图，进行轮廓识别，得到骨料的轮廓图和所述根据所述轮廓图，得到每个骨料的所有像素点之间，还包括：对轮廓图进行多边形拟合，得到轮廓修正图；所述的根据所述轮廓图，得到每个骨料的所有像素点，包括：根据轮廓修正图，得到每个骨料的所有像素点。5.骨料体积计算系统，其特征在于，包括：3D数据获取模块，用于获取来自3D相机的扫描照片，对扫描照片进行处理，得到骨料的
3D数据；二值图获取模块，用于对骨料的3D数据进行处理，得到骨料的二值图；轮廓识别模块，用于基于所述二值图，进行轮廓识别，得到骨料的轮廓图；...

【专利技术属性】
技术研发人员：甘化新，刘洪，陈胜平，胡吉锋，张振华，马宁，
申请(专利权)人：深圳市宏申工业智能有限公司，
类型：发明
国别省市：