爆堆块度分布情况是用来评价爆破效果的重要指标,准确的获取爆堆块度分布信息可以有效指导爆破参数和工艺的优化,进而降低后续铲装运输破碎等环节的成本。常规的筛分法和图像处理法虽然能在一定程度上对爆堆块度分布情况进行评价,但大都还停留在二维阶段,具有一定的局限性,因此,爆堆块度三维化研究成为了提高块度评价精确度的重要问题。以矿山爆堆块度级配信息三维化为研究背景,论文采用室内试验的手段对矿岩块体二维投影形状特征值与三维信息的转换过程进行分析,研究通过图像提取矿岩块体二维投影形状特征值估算爆堆空间体积级配信息的方法,主要研究内容和成果如下:（1）结合数理统计相关理论,构建了矿岩块体二维三维几何特征值转化关系式。研究发现随着块体二维投影形状特征值ψ值的增大,三维几何特征值共线性系数ε的均值με随之减小,ε的标准差δε随之呈现先增大后减小的趋势,三维几何特征值容积系数κ的对数均值μκ及对数标准差δκ均随之增大。分别拟合后可到的统计特征值,实现二维投影形状特征值到三维几何特征值的转换。（2）建立了不同形状模型估算块体体积的方法,采用深度学习方法建立块体二维投影形状特征值与等面积球体、立方体、正三棱锥、椭球体四种形状体积假设的最优匹配关系模型,实现不同形态块体体积的最优体积估算。（3）构建了室内模型验证体积估算精确度,爆堆块体修正函数的理论准确度为82%,在图像识别及其他因素影响下准确率约为73%。（4）利用爆堆内部新表层对三维体积级配信息进行了修正。模拟铲装过程获取爆堆内部新表层,利用深度学习方法将剖面信息对爆堆表层信息进行修正,使得表层级配信息对于爆堆空间分布情况的表征更为准确。