[发明专利]骨料体积计算方法、粒形级配数据生成方法、系统和设备

说明书

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。

技术领域

本发明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。

背景技术

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。

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。

针对上述相关技术，发明人认为上述基于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。

发明内容

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。

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。

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。

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。

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。

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；