爆破块度是评价爆破效果的重要指标,建立爆破块度快速检测与评价的方法对矿山生产有着重要的现实意义。为此,本文将计算机图像识别技术引入爆堆块度的信息检测,针对露天矿山大方量爆堆块度分布特征,建立爆堆块度的图像分割方法,开发爆堆块度图像识别系统。实现了大方量爆破块度的高效检测和块度量化反馈,具体的研究工作与成果如下。(1)爆堆块度的图像分割技术研究。针对露天矿山爆堆块度具有大规模、粘连、差异大且形状不规则的特点,在综合分析各种图像分割技术的适应性的基础上,开发了双门限阈值图像分割技术。通过多种图像分割技术对爆破岩石图像分割效果比较,开发的双门限阈值图像分割方法在岩块与背景的二值化分割上具有优势,岩石表层噪声的过滤效果最优。应用开发的双门限阈值图像分割方法对不同岩性的岩块图像进行分割,表明了建立的分割方法适应性强。(2)图像识别系统(BFAS3.0)开发。进行了图像处理流程设计,针对采集的图像特点提出了岩石场景图像降噪和预处理方法,对于自然光照不均使得目标区域有阴影产生,灰度直方图失去双峰分布的特点,采用了直方图均衡化的预处理手段,并应用USM增强算法、形态学的腐蚀与膨胀等方法对岩块灰度图像进行再处理。同时根据系统框架进行参数测试,形成了一套能快速实现由图像的分辨率推导、图像预处理、融合岩块定位分割、岩块几何尺寸计算到块度信息展示的BFAS3.0。(3)应用研究。以广东惠州某露天台阶爆破为对象,开展BFAS3.0应用研究。首先,建立爆堆图像采集系统,先后对5次不同爆破参数的爆堆进行图像采集,然后,应用BFAS3.0进行图像导入、分辨率推导、图像预处理、图像分割最终到统计结果输出,得出了每次爆破的块度定量描述指标。根据反馈结果,进行了爆破参数优化建议。