[发明专利]爆破岩块自动识别和块度特征提取方法及装置

摘要

本发明涉及爆破效果评价领域，特别是一种爆破岩块自动识别和块度特征提取方法及装置。该识别方法包括：步骤1，获取至少2个站点的爆堆表面三维空间原始点云数据；步骤2，原始点云数据预处理；步骤3，由预处理后的原始点云数据计算得到超体聚类点云；步骤4，判别相邻所述超体聚类点云之间的凹凸关系；步骤5，若相邻所述超体聚类点云之间为凸邻接关系，则再聚类形成岩块点云。该特征提取方法包括步骤1，采用上述的识别方法获取岩块点云数据；步骤2，根据各个所述岩块点云所含点数多少，提取特征岩块点云；步骤3，计算所述特征岩块点云的几何特征。该自动识别方法和块度特征提取方法解决了传统方式岩块块度测量效率低和精度低的缺陷。

主权项

1.一种爆破岩块自动识别方法，其特征在于，包括：步骤1，获取至少2个站点的爆堆表面三维空间原始点云数据；步骤2，原始点云数据预处理，所述预处理包括拼接、去噪和下采样；步骤3，由预处理后的原始点云数据计算得到超体聚类点云；步骤4，判别相邻所述超体聚类点云之间的凹凸关系；步骤5，若相邻所述超体聚类点云之间为凸邻接关系，则再聚类形成岩块点云；步骤2中所述去噪为：通过对每一个点的邻域进行统计分析，计算点到邻近点的平均距离，得到所述平均距离的高斯分布，高斯分布由距离的均值和标准差决定，所述平均距离在标准范围之外的点，被定义为离群噪声点予以去除；所述下采样采用栅格化算法，使用最小长方体包围盒包围全部的点云，再将点云划分到均匀的立方体网格，如果网格内有点云数据，则使用网格中靠近中心集重心的最近点代替该网格内所有点云数据；步骤3包括：步骤31，采用八叉树空间索引结构划分预处理后的原始点云数据，形成若干体素；步骤32，指定晶核距离R_seed，体素尺寸R_voxel和最小聚类尺寸MOV；步骤33，根据差异控制变量D对所述若干体素进行聚类，得到所述超体聚类点云，所述差异控制变量为：其中，D_c为颜色差异变量，D_n为法线差异变量，D_s为距离差异变量,w_c，w_n，w_s表示对应的权重因子；w_c取值区间为[0,0.5]，w_s取值区间为[0.5,1.5]，w_n取值区间为[0,5]；步骤4中，采用CC判据和SC判据判别所述凹凸关系，所述CC判据为CC基础判据：其中，分别表示相邻的2块所述超体聚类点云，分别为相邻所述超体聚类点云的法向量，为相邻所述超体聚类点云中心向量的连线向量的单位向量，β为法向量与之间的夹角，β_Thresh为法向量夹角β的阈值；所述SC判据为：其中，θ为相邻所述超体聚类点云质心相连的向量与相邻所述超体聚类点云相交的直线向量的夹角，为相邻所述超体聚类点云法向量之间夹角的阈值；所述凸邻接关系须满足：或者所述CC判据为CC扩充判据：其中为与相邻的2块所述超体聚类点云均相交的公共超体聚类点云；所述凸邻接关系须满足：步骤5中，采用区域生长算法将所述超体聚类点云再聚类，形成所述岩块点云；所述再聚类的聚类依据是只允许区域跨越凸边增长。