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龙图腾网获悉湖北工业大学申请的专利基于图像分割算法的堆石料级配检测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119477868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411602489.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于图像分割算法的堆石料级配检测方法及装置是由赵春菊;杨杰;王放;周宜红;赵岩鹤;周华维;梁志鹏设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像分割算法的堆石料级配检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于堆石料级配检测领域，涉及一种基于图像分割算法的堆石料级配检测方法及装置，该方法包括：1获取石料颗粒摊铺后图像；2对石料图像进行预处理；3将经过预处理后的图像输入实例分割模型，获取石料颗粒的掩膜信息；4提取石料颗粒的掩膜信息中的掩膜量化指标以及形状特征参数，并对掩膜量化指标及形状特征参数进行粒径和各粒径范围内石料总体积转换；5根据获得的石料粒径和体积转换为三维石料颗粒级配并绘制石料颗粒表观级配曲线；6通过数据融合模型对所获取的石料颗粒表观级配曲线进行修正，得到最终的石料颗粒三维整体级配曲线。本发明具有适应性强、无需特殊的检测环境以及检测精度高的优点。

本发明授权基于图像分割算法的堆石料级配检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图像分割算法的堆石料级配检测方法，其特征在于：所述堆石料级配检测方法能够检测粒径在5-300mm间的石料颗粒，包括以下步骤： 1获取石料颗粒摊铺后图像，具体过程为：首先固定滑槽底部的可开关的阻挡板，堆石料从顶部开始滑落，直至稳定滑落到阻挡板底部静止后，形成具有一定特征的摊铺石料，利用工业相机的远程拍照程序自动进行石料图像的获取； 2对步骤1获取的石料图像进行预处理；所述预处理包括直方图均衡化、双边滤波以及灰度化； 所述直方图均衡化可以对石料图像中过曝或过暗的局部区域进行亮度值进行重新排列； 所述灰度化处理是采用加权平均法对RGB彩色图像进行灰度化处理，所述灰度化处理的方式是： fi,j＝0.3Ri,j+0.59Gi,j+0.11Bi,j 其中： fi,j表示为灰度化后i,j位置的灰度值； Ri,j、Gi,j以及Bi,j分别表示为石料彩色图像中i,j位置三个通道的值； 所述双边滤波是消除图像数字化时所混入的噪声；所述双边滤波的处理方式是： 双边滤波中i,j位置的值gi,j取决于邻域内点位置k,l内像素值fk,l及对应邻域内点k,l与中心点i,j间权重系数ω的加权组合： 权重系数ωi，j，k，l是空间域核d与值域核r的乘积，所述权重系数ωi，j，k，l的表达式是： ωi，j，k，l＝di，j，k，l×ri，j，k，l 其中： 空间域核d表示为邻域内点k,l与中心点i,j的欧式距离，其中为设置参数： 值域核r表示邻域内点k，l的灰度值fk.l与中心点i，j灰度值fk.l的差的绝对值，其中为参设置数： 3将经过预处理后的图像输入实例分割模型，获取石料颗粒的掩膜信息；所述实例分割模型是Mask-RCNN； 4提取石料颗粒的掩膜信息中掩膜量化指标以及形状特征参数，并对掩膜量化指标及形状特征参数进行粒径和各粒径范围内石料总体积转换；具体实现方式是： 4.1提取石料颗粒的掩膜信息中的掩膜量化指标以及形状特征参数；所述掩膜量化指标包含构成掩膜边缘轮廓的周长、石料颗粒的最小外接矩形以及石料颗粒的凸包； 所述掩膜边缘轮廓的周长的计算方式是：设构成边缘轮廓的点共有n个，且点的坐标用xi，yi来表示，则石料颗粒的周长P可表示为： 所述石料颗粒掩膜面积S的计算方式是： 所述石料颗粒的最小外接矩形的计算方式是： 假设石料轮廓的点集为Q＝{x1，y1，x2，y2，…，xn，yn}，计算石料轮廓的凸包，得到凸包的点集Q′＝{x′1，y′1，x′2，y′2，…，x′n，y′n}，计算凸包点集的中心其中： 和分别为所有点横纵坐标的平均值； 对凸包点集中的每个点进行坐标变换，得到新的点集Q″＝{x″1，y″1，x″2，y″2，…，x″n，y″n}， 其中： 将新的点集Q″构建为矩阵M，所述M的表达式是： 使用最小二乘法对矩阵M进行奇异值分解，得到右奇异向量矩阵V： M＝UΣVT 其中： U和V是正交矩阵； ∑是对角矩阵； 矩阵V的最后一列是计算石料轮廓最小外接矩形的法向量v，通过法向量v计算旋转角度angel，假设θ是v的极坐标角度则旋转角度为： 计算凸包点集在旋转后的坐标系中的包围矩形的宽度和高度，进而获得掩膜的最小外接矩形； 所述形状特征参数包括扁平度以及延伸率；所述扁平度是石料颗粒的厚度与石料颗粒的宽度的比值；所述延伸率是石料颗粒的宽度与石料颗粒的长度的比值；所述形状特征参数的获取方式为：划分石料的粒径范围区间，采用游标卡尺测量不同粒径范围内的石料颗粒的长度、石料颗粒的宽度以及石料颗粒的厚度，根据各粒径范围内石料颗粒的长度、石料颗粒的宽度以及石料颗粒的厚度分别计算各粒径范围内石料颗粒的平均扁平度以及平均延伸率； 所述测量的具体方式是：寻找颗粒的最大投影面积所在平面，测量平面轮廓最大两点间距离作为石料颗粒的长度；在轮廓内垂直长度方向，量取最大两点间距离作为石料颗粒的宽度；垂直此平面，量取颗粒最大两点间距离作为石料颗粒的厚度； 4.2通过粒径、体积转换算法对步骤4.1所获得的掩膜量化指标以及形状特征参数进行石料的粒径的转换以及体积的转换；转换后得到的石料粒径和体积为石料表观级配； 所述进行石料的粒径转换的具体实现方式是：将石料颗粒的第二长度作为石料颗粒的粒径，所述石料颗粒的第二长度是按水平投影面积最大方式放置时石料颗粒最小外接矩形的宽作为石料颗粒的粒径； 所述步骤4.2中进行石料体积转换的具体实现方式是： 各粒径范围内体积转换公式为： 其中： Vi表示为当前粒径范围内第i个石料颗粒的体积； n表示为当前粒径范围内的石料颗粒总数量；Si表示为当前粒径范围内第i个石料颗粒的掩膜面积； 5根据步骤4获得的石料粒径和体积转换为三维石料颗粒级配并绘制石料颗粒表观级配曲线； 所述三维石料颗粒级配计算公式为： 其中： GIR是各粒径范围内石料颗粒的总质量与图像中所有石料颗粒的总质量的比值； ρ是石料颗粒的密度； N表示所有石料颗粒的总数量； n表示为当前粒径范围内的石料颗粒总数量； Vk表示为所有粒径范围内第k个石料颗粒的体积； Si表示当前粒径范围内第i个石料颗粒的掩膜面积； Sk表示所有粒径范围内第k个石料颗粒的掩膜面积； 6采用克里金插值算法作为修正模型，利用球状模型作为拟合模型，对步骤5所获取的石料颗粒表观级配曲线进行修正，得到最终的石料颗粒三维整体级配曲线；具体实现方式是： 6.1通过石料表观中各特征粒径处的质量百分数加权求和来推测三维整体状态下的各特征粒径处的质量百分数，修正后各特征粒径的质量百分数计算式为： 计算所有特征粒径的差值dij，所述的堆石料级配检测方法共9个特征粒径：300mm、150mm、100mm、80mm、60mm、40mm、20mm、10mm、5mm为界限，共有36个不同的差值；绘制差值-半方差散点图，利用球状模型作为拟合模型；通过拟合模型计算半方差函数值，并通过下式计算权重系数： 获得9个权重系数后，通过下式计算修正后的石料各特征粒径处的通过率： 其中： 表示为对于特征粒径d0处修正后质量百分数值； l表示为特征粒径的个数； λi为第i个特征粒径的权重系数； z为特征粒径di处修正前质量百分数值； 其中，权重系数是能够满足d0处的推测值与真实值z0的差最小的一套最优系数，即同时满足无偏估计其中Var与E分别为方差与期望； 6.2根据方差最小以及满足无偏估计的约束条件，利用拉格朗日乘数法，则权重系数λi的计算公式为： 其中： rij为半方差函数，表示为 λ为拉格朗日乘数； 6.3假设rij与各特征粒径的粒径差值dij有关，利用球状模型来拟合此关系得到函数关系r＝rd，则对于任意两点di、dj通过计算两点的差值dij，通过函数关系计算半方差函数rij，通过权重系数λi的计算公式以及修正后各特征粒径的质量百分数计算式，即获得修正后石料三维级配曲线。

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