【摘 要】
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为了提高混凝土行业的生产质量，需要对矿石大小做粒径分析，传统方法是采用人工筛分处理，需要耗费大量的人力物力，同时，也存在检测时间长和检测精度低等问题；针对这一难题，通过利用计算机视觉技术，提出了一种基于改进分水岭-凹点分割的矿石粒径分级检测新方法；首先，利用图像自适应中值滤波和改进的多尺度形态学处理，提取矿石轮廓特征；其次，采用改进的分水岭分割和凹点分割相结合，获得矿石之间粘连形成的深凹点集合；最
【基金项目】
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国家自然科学基金（61972091）； 广东省自然科学基金（2022A1515010101,2021A1515012639）； 广东省普通高校重点研究项目（2019KZDXM007,2020ZDZX3049）； 佛山市科技创新项目（2020001003285）；
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为了提高混凝土行业的生产质量，需要对矿石大小做粒径分析，传统方法是采用人工筛分处理，需要耗费大量的人力物力，同时，也存在检测时间长和检测精度低等问题；针对这一难题，通过利用计算机视觉技术，提出了一种基于改进分水岭-凹点分割的矿石粒径分级检测新方法；首先，利用图像自适应中值滤波和改进的多尺度形态学处理，提取矿石轮廓特征；其次，采用改进的分水岭分割和凹点分割相结合，获得矿石之间粘连形成的深凹点集合；最后，引入反向链码模板对凹点集进行有效的分离，从而对矿石粒径做出精准的统计分析；实验结果表明，该算法的粒径分级与人工筛分的粒径分级相比较，两者之间的累积误差率在5%以内，具有较高的准确性与实用性，值得大力地推广与应用。
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