[发明专利]爆堆块度的识别方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种爆堆块度的识别方法，其特征在于，包括：

通过设置在旋回破碎站的图像采集装置采集电动轮倾倒过程中的原始爆堆图像；

对所述原始爆堆图像进行数字化处理得到爆堆块度信息；

将所述爆堆块度信息上传至云平台数据库。

2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述对所述原始爆堆图像进行数字化处理得到爆堆块度信息的步骤，包括：

根据图像透视畸变原理对所述原始爆堆图像进行校正，得到校准图像；

根据图像增强原理对所述校准图像进行增强处理，得到增强图像；

根据阈值分割原理对所述增强图像进行二值化处理，得到二值化图像；

对所述二值化图像进行形态学处理，得到矿岩颗粒二值图像；

根据颗粒参数识别算法确定所述矿岩颗粒二值图像中矿岩颗粒参数，并将所述矿岩颗粒参数标注在所述矿岩颗粒二值图像中。

3.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于，所述根据图像透视畸变原理对所述原始爆堆图像进行校正，得到校准图像的步骤，包括：

根据所述原始爆堆图像确定校准点和校准坐标；

根据图像透视畸变原理以及所述校准点和所述校准坐标进行图像校准，得到校准图像以及校准后图像像素比例尺。

4.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于，所述对所述二值化图像进行形态学处理，得到矿岩颗粒二值图像的步骤，包括：

根据形态学处理算法依次对所述二值化图像进行膨胀操作、填充孔洞操作、断地峡操作和清除颗粒运算操作，得到矿岩颗粒二值图像。

5.根据权利要求3所述的识别方法，其特征在于，所述根据颗粒参数识别算法确定所述矿岩颗粒二值图像中矿岩颗粒参数，并将所述矿岩颗粒参数标注在所述矿岩颗粒二值图像中的步骤之后，还包括：

根据体积法优化模型对所述矿岩颗粒参数进行优化，确定矿岩块度信息；

根据所述校准后图像像素比例尺和所述矿岩块度信息得到矿岩粒径体积级配图。

6.根据权利要求5所述的识别方法，其特征在于，所述将所述爆堆块度信息上传至云平台数据库的步骤，包括：

将所述矿岩块度信息、所述矿岩粒径体积级配图以及标注的所述矿岩颗粒二值图像上传至云平台数据库；

根据所述矿岩块度信息、所述矿岩粒径体积级配图以及标注的所述矿岩颗粒二值图像分析爆堆块度破碎效果。

7.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于，所述矿岩颗粒参数包括以下中的一种或多种：矿岩颗粒的边界、最大费雷特直径及最大费雷特直径数值。

8.一种爆堆块度的识别系统，其特征在于，包括：

采集模块，用于通过设置在旋回破碎站的图像采集装置采集电动轮倾倒过程中的原始爆堆图像；

分析模块，用于对所述原始爆堆图像进行数字化处理得到爆堆块度信息；

传输模块，用于将所述爆堆块度信息上传至云平台数据库。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现权利要求1至7任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时执行上述权利要求1至7任一项所述的方法的步骤。