[发明专利]一种验证爆堆块度分布的可靠方法

摘要

本发明一种验证爆堆块度分布的可靠方法，在保证图片有足够分辨率显示毫米级刻度标尺条件下，运用多种软件图片处理功能，相互串接各自软件的优势，并考虑了软件处理精度和误差限。对于图片中软件无法精确识别的区域叠加、岩块节理、明暗棱线和遮挡打断充分应用人工辨别的优势。结合不同阶段选择合适的识别和处理方法最终以获得高精度的图片数据分布。最终通过新提出5个统计计算公式验证照片所代表的块度分布以得到较为可靠的爆堆块度分布状态。

主权项

1.一种验证爆堆块度分布的可靠方法，其特征在于，满足精度要求的同时统计爆堆块度分布数据，包括如下方法：1)对于回采小根底和大块孤石产生较远飞石的拆除类爆破，将爆源及爆区安全范围内爆破产生的所有岩块和可见飞石收集并集中平铺拍照记录；同时，对于露天台阶爆破拍照记录不同装运时刻产生的爆堆表面矿岩分布状态，同时测量并记录爆破对象体积V0及爆堆体积值，目的是得到爆破之后的松散系数KS；2)将同一爆堆对象摄影图片集编为一组并命名，将每组数据图片按标尺长度和标尺位置1：1导入AuToCAD软件2014及以上的版本；按爆堆边界线裁剪拍摄到的外部废石区域，将处理后的图片集编为一组并重新命名保存；3)将保存后的图片组导入Adobe Photoshop CC软件，减弱图像杂色和噪声影响处理为像素容差大、分辨率高的一种Lab颜色模式图像，将处理后的图片集编入新文件夹并保存为JPEG图像重新命名；4)块度边缘分析利用Matlab软件新建脚本【编辑器】写入边缘检测算子及代码，对五种不同边缘检测算子代码键入运行，包括：Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子、Canny算子和Log算子；将文件夹图片作为读入图像文件运行得到显示图像集合；比较分析键入图片和运行结果，每张图片只选取一张块度边缘最清晰的显示图像组成新的图像集文件夹；5)图像集中的边缘检测运行图与原图尺寸相同，并且矿块边缘已用离散白点标识；在CAD正交模式下画一条与图片标尺同长度同单位的水平刻度线，将新的边缘检测运行图以标尺长度尺寸为参照无缩放导入AuToCAD水平刻度线正上方，同时将原图及标尺按缩放单位选择“毫米”无缩放导入AuToCAD“0”号图层；启动【图层特性管理器】新建图层，设置图层透明度值为50；利用CAD【将对象复制到新图层】功能将边缘检测运行图剪贴到新建图层中，然后将新建图层置为当前图层并打开“0”号图层，将原图与边缘检测运行图重叠；6)利用CAD缩放功能放大矿块边缘直至十字光标中点位于边缘检测标识圆点中心，以创建【多线段】、【样条曲线拟合】功能点击连接边缘检测标识圆点中心形成矿块封闭边缘；7)打开CAD【插入表格】对话框，选定图像所有封闭边缘拟合边界，创建“新数据提取”选择对象并保存数据，【选择对象】勾选“显示所有对象类型”、“仅显示当前正在使用的对象”复选框，【对象】勾选多线段和样条曲线即可，下一步【选择特性】对话框勾选面积、比例、周长长度；下一步【选择输出】对话框勾选“将数据提取处理表插入图形”完成插入操作；默认由内而外逆时针依次顺序识别，最后【输出】得到所有原图数据记录表；8)经过现场爆堆块度组成测定，剖面上相邻两层层内孔隙度基本相等且空隙小于矿块最大直径；在保证爆堆拍摄面积S、矿块面积Si和周长Li保持不变，只认为相邻两层块度相近条件下，利用公式(1)、(2)、(3)，将矿块数据形态视为椭球进行计算；利用公式(4)统计爆堆图片所反映矿块层范围内的松散系数Kn，直到Kn趋近于爆堆松散系数Ks，则图片数据收集完成，这些图片块度分布代表了研究爆堆的实际分布情况； a i = L i + &gamma; 8 - - - ( 1 ) ]]> b i = 8 S i &pi; ( L i + &gamma; ) - - - ( 2 ) ]]> &gamma; = L i 2 + 64 &pi; S i - 32 S i - - - ( 3 ) ]]> K n - 1 = &Sigma; i = 1 n &lsqb; S i ( a i <