【摘 要】
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当前的集料级配检测方法主要为人工测量与震动筛分,但此方法效益低下,过程冗长,检测结果受主观因素影响较大,使得对集料级配检测自动化成为集料生产和道路施工的迫切需求。因此,本文提出一种机器学习和三维数据结合的方法,对集料级配检测问题进行深入研究。首先,分析常见三维点云数据采集方法的优缺点,选择基于激光三角法的自主研发设备采集集料三维数据,并通过背景去除法解决集料三维数据采集过程中存在的背景数据干扰问题
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当前的集料级配检测方法主要为人工测量与震动筛分,但此方法效益低下,过程冗长,检测结果受主观因素影响较大,使得对集料级配检测自动化成为集料生产和道路施工的迫切需求。因此,本文提出一种机器学习和三维数据结合的方法,对集料级配检测问题进行深入研究。首先,分析常见三维点云数据采集方法的优缺点,选择基于激光三角法的自主研发设备采集集料三维数据,并通过背景去除法解决集料三维数据采集过程中存在的背景数据干扰问题。因为常见滤波方法会对集料三维数据的高度值产生影响,所以本文提出ASF交变序列滤波方法,有效地去除集料三维数据的噪声。其次,针对集料在检测时存在多种尺寸和形态的情况,本文基于Res Block、Dense Block和非对称卷积块对U-Net进行优化得到RD U-Net集料分割模型。通过对比试验分析得出结论:本文提出的RD U-Net模型能够实现对集料颗粒的精准分割,较原U-Net模型和分水岭算法在准确率上分别提升了2.52%和13.97%。最后,针对分割后提取的集料颗粒,本文从三维、二维投影轮廓与二维投影轮廓几何矩三个方面提取集料重量特征因子,归一化后构建集料重量预测数据集,并将其输入到GALight GBM模型中训练。与其他Boosting模型相比,本文重量预测模型的预测精度更高,且误差更低。同时,本文从基本、整体和棱角三方面提取档位特征因子,归一化后基于极限随机森林对特征参数进行选择,将其输入到BOA-XGBoost中对集料颗粒的档位进行分类训练。与其他分类器相比,本文的档位分类器性能更加优越。基于以上研究,将重量预测结果与档位预测结果联合,绘制级配曲线。试验得出结论,本文的级配预测方法平均误差为4.6%,实现对级配较为准确的预测。综上所述,本文通过研究集料的级配检测问题,实现对集料的准确分割、重量预测和档位分类,为促进集料生产企业及时优化生产流程提供理论支撑。
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