[发明专利]一种非接触式测量的混凝土骨料级配快速识别方法有效
| 申请号： | 201910752374.1 | 申请日： | 2019-08-15 |
| 公开（公告）号： | CN110458119B | 公开（公告）日： | 2020-08-18 |
| 发明（设计）人： | 雷添杰;贾金生;郑璀莹;王嘉宝;杨会臣 | 申请（专利权）人： | 中国水利水电科学研究院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G01N21/84 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 杜阳阳 |
| 地址： | 100038 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种非接触式测量的混凝土骨料级配快速识别方法。本发明运用数字图像处理与深度学习相结合，采集每个大类别的每个石块的多角度照片作为第一训练集，利用图像处理获得骨料属性，进而确定骨料所属的小类别，得到第二训练集，利用第一训练集和第二训练集组成的标准样本库，对改进的卷积神经网络模型进行多次训练，确保改进的卷积神经网络模型的准确性，并且利用训练后的改进的卷积神经网络模型，通过获取的骨料图像建立骨料级配曲线，提高了级配识别的效率，实现了非接触式测量的混凝土骨料级配快速识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 接触 测量 混凝土 骨料 快速 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种非接触式测量的混凝土骨料级配快速识别方法，其特征在于，所述识别方法包括如下步骤：/n采集每个大类别的每个石块的多角度的照片作为第一训练样本，并生成标准样本库；/n搭建卷积神经网络，获取初始的改进的卷积神经网络模型；/n利用所述标准样本库对初始的改进的卷积神经网络模型进行一次训练，得到一次训练后的改进的卷积神经网络模型；/n采集骨料原始图像，并采用图像处理的方式确定所述骨料原始图像中每块骨料所属的小类别，得到第二训练样本，并利用所述第二训练样本更新所述标准样本库；/n利用更新后的标准样本库对所述一次训练后的改进的卷积神经网络模型进行二次训练，得到二次训练后的改进的卷积神经网络模型；/n采集待测骨料图像；/n将所述待测骨料图像输入所述二次训练后的改进的卷积神经网络模型，确定所述待测骨料图像中每块骨料的分类结果；/n根据所述分类结果建立所述待测骨料的级配曲线。/n
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