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题名基于改进分水岭-凹点分割的矿石粒径分级检测方法
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作者
曾凡智
黄子豪
周燕
谭振伟
余家豪
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机构
佛山科学技术学院电子信息工程学院
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出处
《计算机测量与控制》
2023年第8期31-37,57,共8页
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基金
国家自然科学基金(61972091)
广东省自然科学基金(2022A1515010101,2021A1515012639)
+3 种基金
广东省普通高校重点研究项目(2019KZDXM007,2020ZDZX3049)
佛山市科技创新项目(2020001003285)
广东省教育科学规划课题(2021GXJK445)
佛山科学技术学院2022年度学生学术基金(xsjj202202kjb07)。
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文摘
为了提高混凝土行业的生产质量,需要对矿石大小做粒径分析,传统方法是采用人工筛分处理,需要耗费大量的人力物力,同时,也存在检测时间长和检测精度低等问题;针对这一难题,通过利用计算机视觉技术,提出了一种基于改进分水岭-凹点分割的矿石粒径分级检测新方法;首先,利用图像自适应中值滤波和改进的多尺度形态学处理,提取矿石轮廓特征;其次,采用改进的分水岭分割和凹点分割相结合,获得矿石之间粘连形成的深凹点集合;最后,引入反向链码模板对凹点集进行有效的分离,从而对矿石粒径做出精准的统计分析;实验结果表明,该算法的粒径分级与人工筛分的粒径分级相比较,两者之间的累积误差率在5%以内,具有较高的准确性与实用性,值得大力地推广与应用。
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关键词
粒径分级
形态学处理
反向链码
分水岭分割
凹点分割
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Keywords
particle size classification
morphological processing
reverse chain code
watershed segmentation
pit segmentation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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