基于结构光的粗集料颗粒三维检测研究与分析

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准确、快速地测量矿质混合料中粗集料的级配逐渐受到道路施工及养护领域科研专家的重视,随着计算机技术和数字图像处理技术的发展,基于二维图像的粗集料颗粒特性研究迅猛发展,且成果丰硕。但二维研究存在无法真实反映粗集料三维空间特征的局限性,在此背景下,基于三维特性的研究应用而生。基于结构光三维成像原理,本文设计了可以真实、准确地获得待测粗集料轮廓信息的三维检测系统,并借助MATLAB编程实现粗集料的三维图像重构。针对三维图像中存在的噪声特点,本文尝试了均值平滑滤波和中值平滑滤波两种降噪滤波算法,结果表明采用5*5中值滤波模板效果更为理想。考虑到三维图像中存在的复杂背景,本文提出均值法和背景差分法进行三维图像背景的最优化处理,相比均值法操作的机械性及其均值确定的复杂性,背景差分法实现简单且背景优化效果更理想。之后,为开展粗集料颗粒体积和粒径算法研究,本文提出微分法进行粗集料颗粒的体积计算,并以称重法计算的体积结果为参照,计算误差并分析误差产生原因,且根据体积结果得到两种方法在4.75mm、9.5mm、13.2mm以及16mm四档的相关系数,结果表明两者具有很强的相关性,证明微分法计算颗粒体积可行;同时提出球当量径和最小外接长方体两种算法进行粗集料颗粒粒径的计算,与游标卡尺测量结果对比并计算误差,结果表明球当量径更为准确。由于结构光成像时激光无法直达粗集料底部凹陷部分,造成三维重构时颗粒凹陷填充,使得颗粒体积结果偏大,为研究基于三维检测的粗集料级配计算方法,本文提出假设:粗集料底部凹陷填充部分体积与该颗粒总体积成比例。该假设推导的公式结果与粗集料体积相关性分析的结论相符,论文假设得以验证,并据此提出粗集料颗粒三维虚拟筛分理论。针对凹陷填充造成颗粒粒径结果偏大的特点,本文引出修正系数?对粗集料粒径修正,经过修正,粒级筛分准确率明显提高。依据粗集料三维虚拟筛分理论以及粒径修正方法,本文提出粗集料三维虚拟筛分模型,并对5-10mm和10-15mm两种规格粗集料级配进行虚拟筛分,结果表明,三维虚拟筛分级配曲线和人工筛分级配曲线较为吻合,平均误差最大仅为1.583%。证明基于结构光的粗集料颗粒三维检测方法可行。
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