本發明專利技術涉及混凝土生產技術領域，尤其涉及一種基于視覺圖像檢測的骨料體積計算方法及裝置。一種基于視覺圖像檢測的骨料體積計算方法，包括S1、圖像采集；S2、圖像預處理；S3、骨料三維數據獲取：將深度圖像與RGB圖像進行對齊，獲取骨料的三維數據；S4、體積計算。本發明專利技術通過獲取深度相機和RGB相機采集的骨料圖像數據，基于改進的Maskrcnn網絡計算得出骨料的體積，可以快速連續地采集和處理骨料圖像，相比傳統的手工測量和物理篩分方法，大大提高了骨料體積計算的速度和整體工作效率，利用高精度的圖像處理技術和先進的算法，可以更準確地識別骨料的輪廓和計算其體積，減少人為誤差，提高測量結果的準確性。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及混凝土，尤其是涉及的是一種基于視覺圖像檢測的骨料體積計算方法及裝置。
技術介紹
1、在混凝土、瀝青和其他建筑材料的生產過程中，骨料的體積和級配是影響最終產品性能的關鍵因素。傳統的粗骨料體積測量方法依賴于物理篩分和手工測量，這些方法不僅耗時、勞動強度大，而且準確度有限。隨著計算機視覺和圖像處理技術的發展，基于視覺檢測圖像的粗骨料體積計算方法提供了一種高效、準確的骨料分析手段。
2、相關技術中，基于視覺檢測圖像的粗骨料級配數據統計方法通過二維視覺檢測圖像，但傳統的二維數據獲取體積的方式，由于缺乏骨料的高度信息，造成了骨料分析精度較差的缺陷。
技術實現思路
1、本專利技術的其他特征和優點將在隨后的說明書中闡述，并且部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本專利技術而了解。本專利技術的目的和其他優點可通過說明書以及其他說明書附圖中所特別指出的結構來實現和獲得。
2、本專利技術的目的在于克服上述不足，提供一種基于視覺圖像檢測的骨料體積計算方法及裝置，通過獲取深度相機和rgb相機采集的骨料圖像數據，基于改進的maskrcnn網絡計算得出骨料的體積，可以快速連續地采集和處理骨料圖像，相比傳統的手工測量和物理篩分方法，大大提高了骨料體積計算的速度和整體工作效率，利用高精度的圖像處理技術和先進的算法，可以更準確地識別骨料的輪廓和計算其體積，減少人為誤差，提高測量結果的準確性。
3、本專利技術提供一種基于視覺圖像檢測的骨料體積計算方法，包括：
4、s1、圖像采集：利用深度相機和rgb相機實時檢測傳送帶上骨料的視覺圖像數據，分別獲得深度圖像與rgb圖像，輸入至pc機中；
5、s2、圖像預處理：pc機對視覺圖像數據進行預處理，對深度圖像中的缺失值進行修復；
6、s3、骨料三維數據獲?。簩⑸疃葓D像與rgb圖像進行對齊，獲取骨料的三維數據；
7、s4、體積計算：利用maskrcnn網絡得到骨料的掩膜圖像，基于骨料的掩膜圖像獲取輪廓信息并得到骨料輪廓內的像素點，對逐個像素點進行高度積分并累加，擬合得到骨料的體積。
8、在一些實施例中，由于深度圖像中存在大量的缺失值，因此對深度圖像進行修復，具體修復步驟為：
9、s21、為深度圖像創建一個掩膜圖，將深度圖像中值為0的像素標記為需要修補的像素；
10、s22、將深度圖像中標記的需要修補的像素替換為nan；
11、s23、使用最近鄰插值的方法填充nan值，通過找到目標像素在原圖像中最近的像素值來賦值給目標像素；
12、s24、調用opencv中的函數進行修補。
13、在一些實施例中，在s3步驟中，深度圖像與rgb圖像對齊的具體步驟為：
14、s31、在深度相機的坐標系下構造一個三維向量,其中，(x,y)為像素點的橫縱坐標，z是像素點的深度值；
15、s32、將像素點的坐標轉換成空間點的坐標，空間點坐標計算公式為：
16、
17、其中，為深度相機的內參矩陣，為深度相機坐標系下像素點的三維坐標；
18、s33、由于為像素點在深度相機坐標系下的坐標，因此需要將其轉換到rgb相機的坐標系下，轉換公式為：
19、
20、其中，為rgb相機坐標系下的像素點坐標，r為旋轉矩陣，t為平移向量；
21、s34、將乘上rgb相機的內參矩陣得到深度圖像對應到rgb圖像上的點坐標,為三維坐標，轉換公式為：
22、
23、(x,y)為像素點在rgb圖像上的像素坐標，取出像素點的顏色即為深度圖像中對應像素點的顏色；
24、s35、將每個像素點的顏色賦予到深度圖像上對應的像素點，得到對齊后的深度圖。
25、在一些實施例中，在進行s4步驟的體積計算之前，還需進行圖像分割處理，通過已經訓練好的maskrcnn圖像分割算法，獲得圖像中每顆骨料的掩膜圖。
26、在一些實施例中，根據骨料的掩膜圖，得到骨料輪廓內的所有像素點，每個骨料的所有像素點的總數記為p，通過骨料輪廓內的像素點計算骨料的橫截面積s，橫截面積s的計算公式為：
27、
28、其中，dx為像素點在x軸方向上的單位大小，dy為像素點在y軸方向上的單位大??；
29、對每個骨料輪廓內的像素點以高度進行積分，得到骨料的體積信息，骨料體積v的計算公式為：
30、
31、其中，dh為像素點的高度，像素點的高度來自于所采集的深度圖像，由于骨料的高度信息存儲在深度相機坐標系中，且進行了像素坐標的映射，所以每個像素點中都保存了相對應的高度值。
32、一種視覺圖像檢測的骨料體積計算裝置，包括：
33、傳送帶，其上放置有骨料；
34、深度相機，其設置于該傳送帶上方并對該骨料采集深度圖像；
35、rgb相機，其設置于該傳送帶上方并對該骨料采集rbg圖像；
36、pc機，其與傳送帶、深度相機以及rgb相機均電性連接。
37、通過采用上述的技術方案，本專利技術的有益效果是：
38、本專利技術通過獲取深度相機和rgb相機采集的骨料圖像數據，基于改進的maskrcnn網絡計算得出骨料的體積，可以快速連續地采集和處理骨料圖像，相比傳統的手工測量和物理篩分方法，大大提高了骨料體積計算的速度和整體工作效率，利用高精度的圖像處理技術和先進的算法，可以更準確地識別骨料的輪廓和計算其體積，減少人為誤差，提高測量結果的準確性。
39、應當理解的是，以上的一般描述和后文的細節描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本公開。
40、無疑的，本專利技術的此類目的與其他目的在下文以多種附圖與繪圖來描述的較佳實施例細節說明后將變為更加顯見。
41、為讓本專利技術的上述和其他目的、特征和優點能更明顯易懂，下文特舉一個或數個較佳實施例，并配合所示附圖，作詳細說明如下。
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【技術保護點】
1.一種基于視覺圖像檢測的骨料體積計算方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于視覺圖像檢測的骨料體積計算方法，其特征在于，由于深度圖像中存在大量的缺失值，因此對深度圖像進行修復，具體修復步驟為：
3.根據權利要求1所述的基于視覺圖像檢測的骨料體積計算方法，其特征在于，在S3步驟中，深度圖像與RGB圖像對齊的具體步驟為：
4.根據權利要求1所述的基于視覺圖像檢測的骨料體積計算方法，其特征在于，在進行S4步驟的體積計算之前，還需進行圖像分割處理，通過已經訓練好的Maskrcnn圖像分割算法，獲得圖像中每顆骨料的掩膜圖。
5.根據權利要求4所述的基于視覺圖像檢測的骨料體積計算方法，其特征在于，根據骨料的掩膜圖，得到骨料輪廓內的所有像素點，每個骨料的所有像素點的總數記為P，通過骨料輪廓內的像素點計算骨料的橫截面積S，橫截面積S的計算公式為：
6.一種視覺圖像檢測的骨料體積計算裝置，其特征在于，應用上述權利要求1-5中任意一項所述視覺圖像檢測的骨料體積計算方法，該裝置包括：
【技術特征摘要】
1.一種基于視覺圖像檢測的骨料體積計算方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于視覺圖像檢測的骨料體積計算方法，其特征在于，由于深度圖像中存在大量的缺失值，因此對深度圖像進行修復，具體修復步驟為：
3.根據權利要求1所述的基于視覺圖像檢測的骨料體積計算方法，其特征在于，在s3步驟中，深度圖像與rgb圖像對齊的具體步驟為：
4.根據權利要求1所述的基于視覺圖像檢測的骨料體積計算方法，其特征在于，在進行s4步驟的體積計算之前，還...
【專利技術屬性】
技術研發人員：楊建紅，房懷英，楊宇軒，魏朝明，莊嘉權，黃文景，張寶裕，董靜萍，黃驍民，
申請(專利權)人：福建南方路面機械股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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