一种用于建筑垃圾回收的再生骨料分级评价方法技术

本发明专利技术涉及一种用于建筑垃圾回收的再生骨料分级评价方法，属于图像处理技术领域。方法包括以下步骤：根据各像素点对应的各隶属度，得到灰度图像对应的各目标隶属度特征图；根据各目标隶属度特征图上各像素点对应的隶属度，得到各目标隶属度特征图对应的各隶属度延伸游程矩阵；根据隶属度延伸游程矩阵，得到各目标隶属度特征图对应的延伸特征指标；根据延伸特征指标和灰度图像上像素点总数量，得到再生骨料中各类型杂质的占比；根据再生骨料中各类型杂质的占比，得到再生骨料对应的质量评价级别。该方法能够相对准确的得到再生骨料中杂质含量，进而也能够相对准确的得到再生骨料的质量评价级别。的质量评价级别。的质量评价级别。

【技术实现步骤摘要】
一种用于建筑垃圾回收的再生骨料分级评价方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种用于建筑垃圾回收的再生骨料分级评价方法。

技术介绍

[0002]随着建筑行业的快速发展，产生了大量的废弃混凝土，废弃混凝土是建筑垃圾的主要组分，并且对产生的废弃混凝土的回收利用是提高资源利用率，实现经济效益、社会效益与环保效益统一的重要手段。当前，将废弃混凝土加工成再生骨料是建筑垃圾回收利用的一种主要方式，并且加工生产出的再生骨料的质量不同，然后这些加工出来的不同质量的再生骨料可以被应用制造不同强度需求的建筑材料。因此再生骨料的质量分级对后续再生骨料的应用有重要的指导作用。
[0003]现有的再生骨料进行评价分级方法一般是依据采样检测方式得到的再生骨料中杂质含量或者依据图像阈值分割得到的杂质含量来对再生骨料进行质量分级，一般情况下利用采样检测得到再生骨料中杂质含量的方法需要复杂的实验室指标，过程较为繁琐；而利用图像阈值分割得到杂质含量的方法一般是利用人工设置阈值对再生骨料图像进行图像分割，将杂质点与混凝土骨料点分开，统计杂质点数量的占比作为杂质含量，而有些杂质点与骨料点相似，单单以像素的灰度信息无法准确将杂质点与混凝土骨料点很好的区分，因此可能导致统计结果存在较大的误差，进而导致后续对再生骨料质量进行评价分级的准确度较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种用于建筑垃圾回收的再生骨料分级评价方法，用于解决现有方法对再生骨料质量进行评价分级准确度较低的问题，所采用的技术方案具体如下：本专利技术提供了一种用于建筑垃圾回收的再生骨料分级评价方法包括以下步骤：获取再生骨料平铺灰度图像；根据EM算法和所述灰度图像对应的灰度直方图，得到所述灰度图像上各像素点对应的各隶属度；根据所述各像素点对应的各隶属度，得到所述灰度图像对应的各目标隶属度特征图；所述目标隶属度特征图中一个像素点对应一个隶属度；根据所述各目标隶属度特征图上各像素点对应的隶属度，得到所述各目标隶属度特征图对应的各隶属度延伸游程矩阵；根据所述隶属度延伸游程矩阵，得到各目标隶属度特征图对应的延伸特征指标；根据所述延伸特征指标和所述灰度图像上像素点总数量，得到再生骨料中各类型杂质的占比；根据所述再生骨料中各类型杂质的占比，得到再生骨料对应的质量评价级别。
[0005]有益效果：本专利技术依据再生骨料平铺灰度图像对应的灰度直方图和EM算法，得到再生骨料平铺灰度图像上各像素点对应的各隶属度；然后通过对各像素点对应的各隶属度进行分析，得到再生骨料平铺灰度图像对应的各目标隶属度特征图；并且隶属度特征图中
一个像素点对应一个隶属度；又根据各目标隶属度特征图上各像素点对应的隶属度，得到各目标隶属度特征图对应的各隶属度延伸游程矩阵；之后根据隶属度延伸游程矩阵，得到各目标隶属度特征图对应的延伸特征指标；最后根据延伸特征指标和再生骨料平铺灰度图像上像素点总数量，得到再生骨料中各类型杂质的占比；根据得到的再生骨料中各类型杂质的占比，得到再生骨料对应的质量级别。本专利技术提供的用于建筑垃圾回收的再生骨料分级评价方法能够相对准确的得到再生骨料中杂质含量，进而也能够相对准确的得到再生骨料的质量评价级别，并且该方法与需要复杂采样才能检测得到再生骨料中杂质含量的方式相比，具有快速、便捷的特点。
[0006]优选的，根据EM算法和所述灰度图像对应的灰度直方图，得到所述灰度图像上各像素点对应的各隶属度的方法，包括：对再生骨料平铺灰度图像上的灰度值进行统计，构建得到所述灰度图像对应的灰度直方图，所述灰度直方图上的横坐标为灰度值，纵坐标为分布概率；根据所述灰度直方图和EM算法，拟合得到所述灰度图像对应的高斯混合模型；将子高斯模型对应的均值按照从小到大的顺序进行排序，得到各子高斯模型对应的序号；计算所述灰度直方图各灰度值在各子高斯模型中的取值占比，记为所述灰度图像对应的灰度直方图上的各灰度值对于各子高斯模型的隶属度；将所述各灰度值对于各子高斯模型的隶属度记为所述灰度图像对应的灰度直方图上的各灰度值对应的各隶属度；获取所述灰度直方图上的各灰度值对应的各像素点；将所述各灰度值对应的各隶属度记为灰度直方图上对应灰度值对应的各像素点的各隶属度。
[0007]优选的，根据如下公式计算所述灰度图像对应的灰度直方图上的各灰度值对于各子高斯模型的隶属度：其中， 为所述灰度直方图上的第个灰度值对于第k个子高斯模型的隶属度，为所述灰度直方图上的第个灰度值，为所述高斯混合模型中第个子高斯模型的权重值，为所述灰度直方图上的第个灰度值在第k个子高斯模型中的取值，K为高斯混合模型对应的子高斯模型个数。
[0008]优选的，根据所述各像素点对应的各隶属度，得到所述灰度图像对应的各目标隶属度特征图的方法，包括：根据所述各灰度值对于相同序号子高斯模型的隶属度，构建得到所述灰度图像对应的各隶属度特征图；所述各隶属度特征图包括木片塑料杂质隶属度特征图、钢筋杂质隶属度特征图以及混凝土隶属度特征图；所述混凝土不属于再生骨料中的杂质；所述隶属度特征图的数量为再生骨料平铺灰度图像上的任一像素点对应的隶属度的数量；所述隶属度特征图和所述再生骨料平铺灰度图像中的像素点一一对应；将所述木片塑料杂质隶属度特征图和钢筋杂质隶属度特征图记为目标隶属度特征图。
[0009]优选的，根据所述各目标隶属度特征图上各像素点对应的隶属度，得到所述各目标隶属度特征图对应的各隶属度延伸游程矩阵；根据所述隶属度延伸游程矩阵，得到各目标隶属度特征图对应的延伸特征指标的方法，包括：所述各目标隶属度特征图是指木片塑料杂质隶属度特征图和钢筋杂质隶属度特征图；获取隶属度取值范围；将所述隶属度取值范围均分为10个隶属度级别，得到木片塑料杂质隶属度特征图上各像素点对应的隶属度级别和钢筋杂质隶属度特征图上各像素点对应的隶属度级别；构建得到钢筋杂质隶属度特征图在0度方向下的隶属度延伸游程矩阵、在45度方向下的隶属度延伸游程矩阵、在90度方向下的隶属度延伸游程矩阵以及在135度方向下的隶属度延伸游程矩阵；所述钢筋杂质隶属度特征图对应的四个方向下的隶属度延伸游程矩阵的最大游程长度都为D，将D记为钢筋杂质隶属度特征图对应的最大延伸长度；所述钢筋杂质隶属度特征图对应的四个方向下的隶属度延伸游程矩阵的行数和列数相同；构建得到木片塑料杂质隶属度特征图在0度方向下的隶属度延伸游程矩阵、在45度方向下的隶属度延伸游程矩阵、在90度方向下的隶属度延伸游程矩阵以及在135度方向下的隶属度延伸游程矩阵；所述木片塑料杂质隶属度特征图对应的四个方向下的隶属度延伸游程矩阵的最大游程长度都为M；所述木片塑料杂质隶属度特征图对应的四个方向下的隶属度延伸游程矩阵的行数和列数相同；根据钢筋杂质隶属度特征图在0度方向下的隶属度延伸游程矩阵和在90度方向下的隶属度延伸游程矩阵中的参数值和游程长度，得到钢筋杂质隶属度特征图中各隶属度级别对应的第一延伸偏向；根据钢筋杂质隶属度特征图在45度方向下的隶属度延伸游程矩阵和在135度方向下的隶属度延伸游程矩阵中的参数值和游程长度，得到钢筋杂质隶属度特征图中各隶属度级别对应的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于建筑垃圾回收的再生骨料分级评价方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：获取再生骨料平铺灰度图像；根据EM算法和所述灰度图像对应的灰度直方图，得到所述灰度图像上各像素点对应的各隶属度；根据所述各像素点对应的各隶属度，得到所述灰度图像对应的各目标隶属度特征图；所述目标隶属度特征图中一个像素点对应一个隶属度；根据所述各目标隶属度特征图上各像素点对应的隶属度，得到所述各目标隶属度特征图对应的各隶属度延伸游程矩阵；根据所述隶属度延伸游程矩阵，得到各目标隶属度特征图对应的延伸特征指标；根据所述延伸特征指标和所述灰度图像上像素点总数量，得到再生骨料中各类型杂质的占比；根据所述再生骨料中各类型杂质的占比，得到再生骨料对应的质量评价级别。2.如权利要求1所述的一种用于建筑垃圾回收的再生骨料分级评价方法，其特征在于，所述根据EM算法和所述灰度图像对应的灰度直方图，得到所述灰度图像上各像素点对应的各隶属度的方法，包括：对再生骨料平铺灰度图像上的灰度值进行统计，构建得到所述灰度图像对应的灰度直方图，所述灰度直方图上的横坐标为灰度值，纵坐标为分布概率；根据所述灰度直方图和EM算法，拟合得到所述灰度图像对应的高斯混合模型；将各子高斯模型对应的均值按照从小到大的顺序进行排序，得到各子高斯模型对应的序号；计算所述灰度直方图各灰度值在各子高斯模型中的取值占比，记为所述灰度图像对应的灰度直方图上的各灰度值对于各子高斯模型的隶属度；将所述各灰度值对于各子高斯模型的隶属度记为所述灰度图像对应的灰度直方图上的各灰度值对应的各隶属度；获取所述灰度直方图上的各灰度值对应的各像素点；将所述各灰度值对应的各隶属度记为灰度直方图上对应灰度值对应的各像素点的各隶属度。3.如权利要求2所述的一种用于建筑垃圾回收的再生骨料分级评价方法，其特征在于，根据如下公式计算所述灰度图像对应的灰度直方图上的各灰度值对于各子高斯模型的隶属度：其中，为所述灰度直方图上的第个灰度值对于第k个子高斯模型的隶属度，为所述灰度直方图上的第个灰度值，为所述高斯混合模型中第k个子高斯模型的权重值，所述灰度直方图上的第个灰度值在第k个子高斯模型中的取值，K为高斯混合模型中的子高斯模型个数。4.如权利要求2所述的一种用于建筑垃圾回收的再生骨料分级评价方法，其特征在于，所述根据所述各像素点对应的各隶属度，得到所述灰度图像对应的各目标隶属度特征图的
方法，包括：根据所述各灰度值对于相同序号子高斯模型的隶属度，构建得到所述灰度图像对应的各隶属度特征图；所述各隶属度特征图包括木片塑料杂质隶属度特征图、钢筋杂质隶属度特征图以及混凝土隶属度特征图；所述混凝土不属于再生骨料中的杂质；所述隶属度特征图的数量为再生骨料平铺灰度图像上的任一像素点对应的隶属度的数量；所述隶属度特征图和所述再生骨料平铺灰度图像中的像素点一一对应；将所述木片塑料杂质隶属度特征图和钢筋杂质隶属度特征图记为目标隶属度特征图。5.如权利要求1所述的一种用于建筑垃圾回收的再生骨料分级评价方法，其特征在于，所述根据所述各目标隶属度特征图上各像素点对应的隶属度，得到所述各目标隶属度特征图对应的各隶属度延伸游程矩阵；根据所述隶属度延伸游程矩阵，得到各目标隶属度特征图对应的延伸特征指标的方法，包括：所述各目标隶属度特征图是指木片塑料杂质隶属度特征图和钢筋杂质隶属度特征图；获取隶属度取值范围；将所述隶属度取值范围均分为10个隶属度级别，得到木片塑料杂质隶属度特征图上各像素点对应的隶属度级别和钢筋杂质隶属度特征图上各像素点对应的隶属度级别；构建得到钢筋杂质隶属度特征图在0度方向下的隶属度延伸游程矩阵、在45度方向下的隶属度延伸游程矩阵、在90度方向下的隶属度延伸游程矩阵以及在135度方向下的隶属度延伸游程矩阵；所述钢筋杂质隶属度特征图对应的四个方向下的隶属度延伸游程矩阵的最大游程长度都为D，将D记为钢筋杂质隶属度特征图对应的最大延伸长度；所述钢筋杂质隶属度特征图对应的四个方向下的隶属度延伸游程矩阵的行数和列数相同；构建得到木片塑料杂质隶属度特征图在0度方向下的隶属度延伸游程矩阵、在45度方向下的隶属度延伸游程矩阵、在90度方向下的隶属度延...

【专利技术属性】
技术研发人员：邱紫迪，余承晔，余洪强，
申请(专利权)人：深圳市洪桦环保科技有限公司，
类型：发明
国别省市：