【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种井下矿石图像的分割方法、装置、作业机械及电子设备。
技术介绍
1、井下矿石识别是在井下巷道开展智能掘进的关键任务之一。
2、巷道内部环境复杂，光照条件不佳，且常常存在振动、尘埃和其他干扰因素。因此，准确地将矿石目标从背景中提取出来可以提高智能化程度与开采效率。
3、传统的图像处理方法在井下矿石图像分割中往往面临困难，具体地，由于矿石的形状和颜色差异较大，传统的阈值分割或基于区域的方法容易受到噪声、光照变化和遮挡等因素的干扰，导致分割结果不准确。
4、因此，解决现有井下矿石图像分割方法的分割准确度不高的问题，显得十分必要。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种井下矿石图像的分割方法、装置、作业机械及电子设备，用以克服现有井下矿石图像分割方法的分割准确度不高的缺陷，能够有效分割井下矿石图像中粘连的矿石。
2、一方面，本专利技术提供一种井下矿石图像的分割方法，包括：获取井下矿石图像；基于预先训练的unet分割网络，对所述井下矿石图像进行分割，得到初始矿石分割图像；利用改进分水岭算法对所述初始矿石分割图像进行优化，得到目标矿石分割图像；其中，所述改进分水岭算法基于传统分水岭算法引入距离变换算法得到，所述距离变换算法为欧式距离变换算法或消失梯度距离变换算法；基于边缘提取算法，识别所述目标矿石分割图像中矿石的边缘，并获取目标矿石的预测几何尺寸；制作定标装置，并将所述定标装置放置于井下作业区域；采集井下矿石图像，
3、进一步地，所述利用改进分水岭算法对所述初始矿石分割图像进行优化，包括：利用所述欧式距离变换算法或消失梯度距离变换算法，计算所述初始矿石分割图像对应的距离变换图像，所述距离变换图像表征图像中每个像素点到最近分割边界的距离；基于所述距离变换图像，获取分割种子点，所述分割种子点到最近分割边界的距离大于设定距离阈值；根据所述分割种子点，填充所述距离变换图像中的区域，得到所述目标矿石分割图像。
4、进一步地，所述unet分割网络包括编码器、解码器以及预测模块；相应地，所述基于预先训练的unet分割网络，对所述井下矿石图像进行分割，包括：将所述井下矿石图像输入至所述编码器，得到第一特征图；将所述第一特征图输入至所述解码器，得到第二特征图；将所述第二特征图输入至所述预测模块，得到所述初始矿石分割图像。
5、进一步地，所述获取井下矿石图像，包括：通过井下作业区域中掘进机上设置的双目摄像头，获取所述井下矿石图像。
6、第二方面，本专利技术还提供一种井下矿石图像的分割装置，包括：矿石图像获取模块，用于获取井下矿石图像；矿石图像分割模块，用于基于预先训练的unet分割网络，对所述井下矿石图像进行分割，得到初始矿石分割图像；矿石图像优化模块，用于利用改进分水岭算法对所述初始矿石分割图像进行优化，得到目标矿石分割图像；其中，所述改进分水岭算法基于传统分水岭算法引入距离变换算法得到，所述距离变换算法为欧式距离变换算法或消失梯度距离变换算法；第一预测几何尺寸获取模块，用于基于边缘提取算法，识别所述目标矿石分割图像中矿石的边缘，并获取目标矿石的预测几何尺寸；定标装置制作模块，用于制作定标装置，并将所述定标装置放置于井下作业区域；第二预测几何尺寸获取模块，用于采集井下矿石图像，并提取所述井下矿石图像中的定标装置，获取所述井下矿石图像中定标装置的预测几何尺寸；定标比例确定模块，用于根据所述定标装置的实际几何尺寸和预测几何尺寸，确定定标比例；实际几何尺寸获取模块，用于根据所述定标比例与所述目标矿石的预测几何尺寸，确定所述目标矿石分割图像中目标矿石的实际几何尺寸；矿石块度统计模块，用于根据所述目标矿石分割图像中目标矿石的实际几何尺寸，统计得到矿石块度。
7、第三方面，本专利技术还提供一种作业机械，运行时实现如上述任一项所述的井下矿石图像的分割方法，或者，包括如上述所述的井下矿石图像的分割装置。
8、第四方面，本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述的井下矿石图像的分割方法的步骤。
9、第五方面，本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的井下矿石图像的分割方法的步骤。
10、本专利技术提供的井下矿石图像的分割方法，通过获取井下矿石图像，并基于预先训练的unet分割网络，对井下矿石图像进行分割，得到初始矿石分割图像，进而利用改进分水岭算法对初始矿石分割图像进行优化，得到目标矿石分割图像，而后，基于边缘提取算法，识别目标矿石分割图像中矿石的边缘，并获取目标矿石的预测几何尺寸，进而获取定标比例，根据定标比例与目标矿石的预测几何尺寸，确定目标矿石分割图像中目标矿石的实际几何尺寸，从而，根据目标矿石分割图像中目标矿石的实际几何尺寸，统计得到矿石块度。该方法通过unet分割网络与改进分水岭算法相结合的方式，对井下矿石图像进行分割，克服了现有井下矿石图像分割方法的分割准确度不高的缺陷，不仅能够有效分割井下矿石图像中粘连的矿石，还实现了矿石块度的准确统计。
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1.一种井下矿石图像的分割方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的井下矿石图像的分割方法，其特征在于，所述利用改进分水岭算法对所述初始矿石分割图像进行优化，包括：
3.根据权利要求1所述的井下矿石图像的分割方法，其特征在于，所述Unet分割网络包括编码器、解码器以及预测模块；
4.根据权利要求1所述的井下矿石图像的分割方法，其特征在于，所述获取井下矿石图像，包括：
5.一种井下矿石图像的分割装置，其特征在于，包括：
6.一种作业机械，其特征在于，运行时实现如权利要求1-4中任一项所述的井下矿石图像的分割方法，或者，包括如权利要求5所述的井下矿石图像的分割装置。
7.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至4中任一项所述的井下矿石图像的分割方法的步骤。
8.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的井下矿石
...【技术特征摘要】
1.一种井下矿石图像的分割方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的井下矿石图像的分割方法，其特征在于，所述利用改进分水岭算法对所述初始矿石分割图像进行优化，包括：
3.根据权利要求1所述的井下矿石图像的分割方法，其特征在于，所述unet分割网络包括编码器、解码器以及预测模块；
4.根据权利要求1所述的井下矿石图像的分割方法，其特征在于，所述获取井下矿石图像，包括：
5.一种井下矿石图像的分割装置，其特征在于，包括：
6.一种作业机械，...
【专利技术属性】
技术研发人员：樊硕，徐昊，岳志强，刘京，周江涛，
申请(专利权)人：三一重型装备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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