【摘 要】
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集料级配是指各级粒径集料的比例分配情况,对建筑工程的质量有着重要影响。随着机器视觉技术的发展,图像处理方法在集料级配研究中的应用愈加广泛。由于集料是三维的颗粒,单一视角下的二维集料图像无法反映真实的集料尺寸,会影响集料的级配计算。本课题对集料在下落过程中的多视角图像进行研究,采用图像处理与模式识别方法实现集料级配检测,主要内容如下:（1）针对集料图像上下边界处存在形态不完整的颗粒,会导致集料尺寸数
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集料级配是指各级粒径集料的比例分配情况,对建筑工程的质量有着重要影响。随着机器视觉技术的发展,图像处理方法在集料级配研究中的应用愈加广泛。由于集料是三维的颗粒,单一视角下的二维集料图像无法反映真实的集料尺寸,会影响集料的级配计算。本课题对集料在下落过程中的多视角图像进行研究,采用图像处理与模式识别方法实现集料级配检测,主要内容如下:（1）针对集料图像上下边界处存在形态不完整的颗粒,会导致集料尺寸数据统计错误,提出了基于形态重建的不完整颗粒剔除方法,并采用种子生长法对该方法进行优化,提高处理效率,保留更多的集料视角信息;（2）研究集料在图像序列中的位置变换特性,提出基于间隔采样的反向匹配算法和基于数据关联的跟踪算法,分别获取集料的单视角尺寸信息和多视角尺寸信息,避免同一颗集料被重复统计;（3）基于集料的单视角尺寸信息和多视角尺寸信息,分别提出集料粒径尺寸优化算法和多视角尺寸信息融合筛分方法实现集料的筛分;（4）研究集料等效体积表征方式,采用最小二乘法建立集料等效体积与集料质量的映射关系。由实验表明,等效球体适合表征单视角下的集料体积,最大成像面积与最小等效椭圆短径的乘积适合表征多视角下的集料体积;对不同批次的集料进行重复实验。结果证明,基于多视角尺寸信息的级配检测结果比单视角尺寸信息下的结果更稳定,重复性更高;相比振动筛分法,本文的图像法集料级配检测结果与人工检测结果更接近。
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