[发明专利]一种废弃薄膜加筋风积沙地基处理方法

权利要求书

1.一种废弃薄膜加筋风积沙地基处理方法，其特征在于，所述废弃薄膜加筋风积沙地基处理方法包括以下步骤：

采用农业生产的过程中的环境污染物塑料薄膜对沙土加筋；

将废弃薄膜参量0.1％干土中，废弃薄膜切割成片状，尺寸为5mm﹡30mm；得混合土质；

将混合土质经拌合、堆填、碾压成地基。

2.如权利要求1所述的废弃薄膜加筋风积沙地基处理方法，其特征在于，所述方法将回收废弃薄膜切割成片状，尺寸为5mm﹡30mm，将切割好的薄膜片按0.1％的比例平铺于风积沙表面，利用机械翻耕的方式与风积沙拌合与此同时利用洒水车洒水以使风积沙达到最优碾压含水率0.1％，通过视屏图像处理技术判定风积沙与薄膜片的拌合均匀程度，达到要求后利用振动压路机辗压成地基，当地基高度大于50cm时应分层辗压施工。

3.如权利要求1所述的废弃薄膜加筋风积沙地基处理方法，其特征在于，所述将废弃薄膜参量0.1％干土中，废弃薄膜切割成片状的制造系统包括：土质信息检测模块、土质容量检测模块、控制模块、加工输出模块及信息检测模块；

与控制模块连接土质信息检测模块，用于检测土质类型，将检测到的土质信息经过计算处理输送到控制模块中；所述土质信息检测模块的检测方法包括：

通过土质信息检测模块内置的视频图像采集处理器获取废弃薄膜的图像；

在获取的图像中定义一预览区域的一特定区域；

利用视频图像采集处理器提取至少一预览图像；

利用视频图像采集处理器判定定义的废弃薄膜是否存在于该预览图像中；

当该废弃薄膜存在于该预览图像中，决定该废弃薄膜是否出现在该特定区域至少一预定百分比；以及当该废弃薄膜的该预定百分比出现在该特定区域时，只能使视频图像采集处理器以进行一拍照处理以通过该视频图像采集处理器提取图像；

所述视频图像采集处理器包含有对被待测废弃薄膜的图像进行数字图像处理，将被待测废弃薄膜部分从整个图像背景中提取出来，并对提取出来的前景图像中的每段废弃薄膜进行标识；

视频图像采集处理器自动计数，通过扫描整幅前景图像中标识的被待测废弃薄膜段并进行统计得到被待测废弃薄膜段的数量；

所述土质容量检测模块，设置至少两个，与控制模块连接，用于分别检测废弃薄膜和干土的容量，并将检测的信息传送至控制模块；

所述土质容量检测模块将预定时间内沙土重量与所述视频图像采集处理器计数得到的被待测废弃薄膜段的数量进行匹配，得到现有废弃薄膜的数量与沙土重量的比例；

所述控制模块接收所述土质信息检测模块、土质容量检测模块的信息，对接收的信息经处理后并经过加工输出模块控制废弃薄膜、沙土的输出比例；

所述控制模块将采集到的包含有被待测废弃薄膜段的图像利用预定过分割算法进行过分割成超像素图像，对整个输入图像，以8*8个像素为单元，计算每个单元的平均灰度值和每个单元的最大灰度值，得到至少一个区域，同一个所述区域中各个像素点的颜色值相同；

对得到的超像素图像提取特征向量，所述特征向量包括轮廓、纹理、亮度和连续性；

确定每个区域的颜色值和质心；

根据各个区域所对应的颜色值以及各个区域的质心，建立显著性模型；

根据所述显著性模型获取所述图像中的前景样本点和背景样本点；

根据所述显著性模型以及所述前景样本点和所述背景样本点，建立前背景分类模型；

根据预定图割算法对所述图像进行分割，所述预定图割算法利用所述前背景分类模型以及像素点之间的边缘信息对所述图像进行分割；

将得到的超像素图像上的每一个超像素计算方向能量，通过非线性变换将方向能量转换成局部归一化的轮廓度，计算区域边界上所有超像素的局部归一化的轮廓度总和，该总和即为区域间的轮廓能量；计算区域内部所有超像素的局部归一化的轮廓度总和，该总和即为区域内的轮廓能量；

求超像素图像对应的方差图像V和边缘图像E，初始化窗口边长N＝3；窗口包含信息判断，求边缘图像E中与原图像中当前窗口W对应的窗口中边缘像素在窗口中所占的比例P，若P≥(N-2)/N2则当前窗口包含足够的边缘信息，满足进行分割的条件则进行分割，若P<(N-2)/N2则当前窗口不包含足够的边缘信息，不进行分割；

所述加工输出模块与控制模块相连，用于对废弃薄膜进行切片后与沙土搅拌后，输出混合土质；

所述信息检测模块，固定在加工输出模块一侧，与控制模块连接，用于对混合土质进行进一步的复检；

所述将混合土质经拌合、堆填、碾压成地基的加工系统包括土质营养成分检测单元、控制单元和土质输出单元；

所述营养成分检测单元对混合土质中植物所需的多种营养元素进行检测计算处理，并将所检测到的信息传送至控制单元；所述营养成分检测单元对营养成分的图像信息进行提取颜色特征和自适应LBP算子特征后，输出检测信息到控制单元；

所述提取自适应LBP算子特征算法的包括：

将输入系统的图像转换成灰度图像，对图像{grayv(i,j)}像素灰度值求和，再获取平均值：

sum=Σi=1mΣj=1ngrayv(i,j),]]>

avg=summ×n;]]>

利用总的纹理特征去除背景，计算图像的像素灰度值与平均像素灰度值的差值的绝对值之和，求其平均值：

Diffsum=Σi=1mΣj=1n|grayv(i,j)-avg|,]]>

Davg=diffsumm×n;]]>

利用局部纹理特征去除背景，用3×3大小的滑动窗口，遍历图像，求取中心像素灰度值与周边像素灰度值之差，在每一个窗口图像内求取平均值：

Areavg=Σi=07|gi-gc|8;]]>

根据实验数据，拟合计算自适应阈值的方法：

θ=4×Davg+Areavg;]]>

所述控制单元，用于对营养成分检测单元所传输的信息进行进一步的分析，对所需营养元素低于或高于预定值允许的范围后，通过控制土质输出模块对土质营养成分进行添加或减少的控制；

所述土质输出模块，与控制单元连接，用于对土质营养成分已达标的地基进行堆填、碾压，得到营养充分、适合植物生长的土壤。