[发明专利]一种基于图像识别的砂石检测方法

说明书

一种基于图像识别的砂石检测方法，属于混凝土生产领域。本发明包括将待检砂石进行图像二值化，细砂、中砂、粗砂分别呈现出不同密度的像素点，计算各类砂石的像素点与总像素点的实际占比值，再将各类砂石的实际占比值比上该类砂石预设的理想占比值，计算占比得分A；将待检砂石进行图像二值化、轮廓化，统计每个砂石的粒径，计算各类砂石的平均粒径值，再将各类砂石的平均粒径值比上该类砂石预设的理想粒径值，计算粒径得分B；最后得分A和得分B算出总分C，综合判断砂石的类型以及质量。本发明的优点在于采用图像识别技术代替人工精细筛选出砂石原料，可以精准的判断出各类砂石的质量，提高配制的准确率，保证了混凝土的生产质量。

技术领域

本发明属于混凝土生产领域，尤其涉及一种基于图像识别的砂石检测方法。

背景技术

随着建筑行业的蓬勃发展，建筑生产活动也逐渐向标准化、工业化、科学化发展,更多的创新实践和技术应用其中。传统的混凝土搅拌站，完全依赖于人工操作进行进料，在配制高低标号混凝土时因为细砂、中砂、粗砂传送选择错误，造成浪费和损失，这给混凝土生产质量带来很大风险，若是配制高标准的混凝土，人工又很难判断砂石的质量。

发明内容

本发明提供了一种基于图像识别的砂石检测方法，优点在于采用图像识别技术代替人工精细筛选出砂石原料，可以精准的判断出各类砂石的质量，提高配制的准确率，保证了混凝土的生产质量。

为达到上述技术目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于图像识别的砂石检测方法，包括：将待检砂石进行图像二值化，细砂、中砂、粗砂分别呈现出不同密度的像素点，计算各类砂石的像素点与总像素点的实际占比值，对比各类砂石的预设占比区间，判断砂石的类型；将待检砂石图像二值化后进行轮廓检测，统计每个砂石的粒径，计算各类砂石的平均粒径值，对比各类砂石的粒径范围，判断砂石的类型；最后，综合判断待检砂石的类型。

优选的，将上述得到的各类砂石的实际占比值，比上该类砂石预设的理想占比值，计算占比得分A；将上述得到的各类砂石的平均粒径值，比上该类砂石预设的理想粒径值，计算粒径得分B；最后结合占比得分A和粒径得分B算出总分C，综合判断砂石的质量。

进一步优选的，所述总分；计算结果越接近1 ，砂石的质量越好。

优选的，上述计算各类砂石的像素点与总像素点的实际占比值方法如下：将二值化后的图像进行分块，统计每块图像中砂石的像素点与总像素点的比例，数据去噪后得出各类砂石的占比结果。

优选的，上述计算各类砂石平均粒径的方法如下：将待检砂石进行轮廓检测，数据去噪后统计各类砂石的平均粒径值。

一种基于图像识别的砂石检测装置，包括：占比计算模块：将待检砂石进行图像二值化，细砂、中砂、粗砂分别呈现出不同密度的像素点，计算各类砂石的像素点与总像素点的实际占比值，对比各类砂石的预设占比区间，判断砂石的类型；粒径计算模块：将待检砂石图像二值化后进行轮廓检测，统计每个砂石的粒径，计算各类砂石的平均粒径值，对比各类砂石的粒径范围，判断砂石的类型；最后，综合判断待检砂石的类型。

优选的，在占比计算模块中，将各类砂石的实际占比值比上该类砂石预设的理想占比值，计算占比得分A；在粒径计算模块中，将各类砂石的平均粒径值比上该类砂石预设的理想粒径值，计算粒径得分B；最后结合占比得分A和粒径得分B算出总分C，综合判断砂石的质量。

进一步优选的，所述总分；计算结果越接近1 ，砂石的质量越好。

优选的，上述计算各类砂石的像素点与总像素点的实际占比值方法如下：将二值化后的图像进行分块，统计每块图像中砂石的像素点与总像素点的比例，数据去噪后得出各类砂石的占比结果。

优选的，上述计算各类砂石平均粒径的方法如下：将待检砂石进行轮廓检测，数据去噪后统计各类砂石的平均粒径值。

有益效果