CN108648190A - 一种基于分水岭的渣片彩色图像分析装置及方法 - Google Patents

一种基于分水岭的渣片彩色图像分析装置及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于分水岭的渣片彩色图像分析装置及方法，方法步骤为：步骤1、对移动的出渣皮带进行定时拍照获取渣片的彩色图像；步骤2、对图像进行预处理，对所述渣片图像进行彩色图像的多尺度形态学梯度计算，选择合适的梯度；步骤3、得到最小标记图像，对梯度图像进行FFT变换，并进行响应的滤波，提取梯度图像的低频成分，部分梯度进行IFFT计算，图片叠加后进行自适应的极小值提取；步骤4、对标定后的图像进行分水岭处理；步骤5、对分割后的图像进行渣片的块度、面积、数量等参数提取，得出对应围岩类别和性能参数。本发明最大限度的做到了渣片彩色图像的精准图像分割，参数提取和状态判断，为TBM的高效施工提供保障。

Description

一种基于分水岭的渣片彩色图像分析装置及方法
技术领域
本发明涉及TBM隧道施工领域，尤其涉及一种基于分水岭的渣片彩色图像分析装置及方法。
背景技术
目前，随着我国隧道掘进技术的快速发展，TBM(全断面隧道掘进机)得到了越来越广泛的使用，现已成为一种主要的施工方法。对于TBM的状态预测没有统一的规定，对于提高掘进效率主要依靠主控司机的人为经验，在数字图像处理技术和数据挖掘技术的快速发展下，我们可以通过对TBM出渣进行拍摄照片，通过图像处理的方法，提取渣片的块度、数量、面积等参数在线分析，可以实现施工预警、TBM性能优化等。
目前，常见的TBM渣片分析方法是现场取样、筛分，实验室进行承重，并测量其粒径。这种方法效率比较慢，需要的人手比较多，对于TBM掘进不能起到现场指导的作用，此外，由于皮带移动速度较快，上方空间狭小，还有料斗，吸铁器等器材的遮挡，致使现场取样存在难度大，危险系数高，且不能持续取样的难题。
发明内容
针对上述现有技术中描述的不足，本发明提供一种基于分水岭的渣片彩色图像分析装置及方法，实现对渣片进行图像采集、参数提取和状态、性能等功能，能够有效的提高TBM掘进效率，避免施工风险。
为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案如下：
一种基于分水岭的渣片彩色图像分析方法，步骤如下：
步骤1、获取移动传送带上渣片的实时图像。
实时图像的获取通过采集装置获得，采集装置包括：光源，支架、照相机和测速装置；测速装置用于检测移动传送带的实时速度，当实时速度大于设定速度时，停止采集图像。
步骤2、对获得的实时图像进行筛选，剔除含泥较多、含水较多、粉末过多的实时图像。
步骤3、对筛选出的实时图像分别进行多尺度形态学梯度的计算，并获得最优梯度下的梯度图像。
301、提取各实时图像的R分量、G分量和B分量。
302、计算各实时图像进行多尺度形态学梯度FGod，计算公式为；
其中，ri为结构元素的半径，rmax为结构元素的最大半径，rmin为结构元素的最小半径，ρi表示权值，rFi表示不同分量下的不同尺寸的形态学梯度，i表示表示图像灰度的序号；
303、从步骤302获得的多尺度形态学梯度中筛选最优梯度，计算公式为：
304、根据步骤303得到各梯度图像。
步骤4、得到极小值标定的图像。
对各梯度图像进行FFT变换，转换到频域进行频谱包络滤波，得到梯度图像的低频成分，部分梯度图像进行IFFT，并进行自适应的小阈值提取。
具体包括如下步骤：
401：对每个梯度图像的灰度值进行FFT变换得到频域图像，公式为：
402：对频域图像进行频谱包络滤波，滤除高频部分，得到低频图像，公式如下：
S(μ,ν)＝(1-μ)D2k(μ,ν)+μ (4)；
式中，D(μ,ν)是点(μ,ν)到核函数中心点的归一化距离；
403:将低频图像，抽取部分进行IFFT变换，得到低频图像的时域部分，并进行改进的H-minima的算法，得到极小值标定的图像，公式为：
H＝α.(M2-M1) (6)；
其中，M0是梯度图像的均值，M1是梯度图像局部极小值的均值，M2是梯度图像局部极大值的均值，α是自适应控制因子。
步骤5、将步骤3中的梯度图像和步骤4中的极小值标定的图像进行融合，并对融合图像进行分水岭分割。
步骤6、对分割之后的融合图像分别进行连通域提取渣片图像的块度、数量、面积参数，根据提取的参数查找数据库对应的围岩类别和性能参数，将对应结果进行实时反馈，并将提取的渣片参数和TBM掘进的地质围岩情况，生成对应的映射关系，进行存储用于后期围岩预测。
一种基于分水岭的渣片彩色图像分析装置，包括拍照模块、光照模块、测速模块、数据库和数据处理模块；拍照模块用于对移动传送带上的渣片进行定时拍摄照片并将拍摄的图像传输至数据处理模块内；光照模块，用于对移动传送带上的渣片进行补光，确保渣片的清晰度；测速模块，用于实时测量移动传送带的移动速度并将检测的实时速度传输至数据处理模块内，数据处理模块将实时速度与设定速度比较，当实时速度超过设定速度，数据处理模块控制拍照模块和光照模块停止，当实时速度小于设定速度时，数据处理模块接收拍照模块传输的图像进行含水、泥、粉末状态的分析实现筛选，并对筛选后的图像进行处理并获取渣片的块度、数量和面积的分布数据；数据库用于围岩等级、TBM性能参数和渣片参数的样本存储。
优选地，本发明还包括显示模块，显示模块用于接收数据处理模块的指令显示渣片图像质量的判断结果以及渣片参数、TBM预测参数、围岩等级参数。
本发明的好处首先可以实现TBM状态的快速诊断，较原来的人为取渣、实验室进行测量，得出围岩等级，再去判断TBM状态参数的情况，省去了很大的时间消耗。其次，消除了人为取渣所带来的人身安全风险，此外，在正确性上较常规的认为判断来讲，基本无差别，所以本发明方法可以从人力成本、风险、正确性多方面来说优于传统方法，优化TBM隧道施工，提高隧道施工效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的流程图。
图2为本发明的图像筛选流程图。
图3为本发明装置的模块分布图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
一种基于分水岭的渣片彩色图像分析方法，如图1所示，步骤如下：
步骤1、获取移动传送带上渣片的实时图像。
实时图像的获取通过采集装置获得，采集装置包括：光源，支架、照相机和测速装置；测速装置用于检测移动传送带的实时速度，当实时速度大于设定速度时，停止采集图像。
步骤2、对获得的实时图像进行筛选，剔除含泥较多、含水较多、粉末过多的实时图像，如图2所示。
步骤3、对筛选出的实时图像分别进行多尺度形态学梯度的计算，并获得最优梯度下的梯度图像。
301、提取各实时图像的R分量、G分量和B分量。
302、计算各实时图像进行多尺度形态学梯度FGod，计算公式为；
其中，ri为结构元素的半径，rmax为结构元素的最大半径，rmin为结构元素的最小半径，ρi表示权值，rFi表示不同分量下的不同尺寸的形态学梯度，i表示图像灰度的序号；
303、从步骤302获得的多尺度形态学梯度中筛选最优梯度，计算公式为：
304、根据步骤303得到各梯度图像。
步骤4、得到极小值标定的图像。
对各梯度图像进行FFT变换，转换到频域进行频谱包络滤波，得到梯度图像的低频成分，部分梯度图像进行IFFT，并进行自适应的小阈值提取。
具体包括如下步骤：
401：对每个梯度图像的灰度值进行FFT变换得到频域图像，公式为：
402：对频域图像进行频谱包络滤波，滤除高频部分，得到低频图像，公式如下：
S(μ,ν)＝(1-μ)D2k(μ,ν)+μ (4)；
式中，D(μ,ν)是点(μ,ν)到核函数中心点的归一化距离；
403:将低频图像，抽取部分进行IFFT变换，得到低频图像的时域部分，并进行改进的H-minima的算法，得到极小值标定的图像，公式为：
H＝α.(M2-M1) (6)；
其中，M0是梯度图像的均值，M1是梯度图像局部极小值的均值，M2是梯度图像局部极大值的均值，α是自适应控制因子。
步骤5、将步骤3中的梯度图像和步骤4中的极小值标定的图像进行融合，并对融合图像进行分水岭分割。
步骤6、对分割之后的融合图像分别进行连通域提取渣片图像的块度、数量、面积参数，根据提取的参数查找数据库对应的围岩类别和性能参数，将对应结果进行实时反馈，并将提取的渣片参数和TBM掘进的地质围岩情况，生成对应的映射关系，进行存储用于后期围岩预测。
而为了完成上述分析方法，所用的一种基于分水岭的渣片彩色图像分析装置，如图3所示，包括拍照模块101、光照模块、测速模块102、数据库104、数据处理模块103和显示模块105；拍照模块用于对移动传送带上的渣片进行定时拍摄照片并将拍摄的图像传输至数据处理模块内；光照模块，用于对移动传送带上的渣片进行补光，确保渣片的清晰度；测速模块，用于实时测量移动传送带的移动速度，确保渣片图像的质量，并将检测的实时速度传输至数据处理模块内，数据处理模块将实时速度与设定速度比较，当实时速度超过设定速度，数据处理模块控制拍照模块和光照模块停止，当实时速度小于设定速度时，数据处理模块接收拍照模块传输的图像进行含水、泥、粉末状态的分析实现筛选，并对筛选后的图像进行处理并获取渣片的块度、数量和面积的分布数据；数据库用于围岩等级、TBM性能参数和渣片参数的样本存储；显示模块用于接收数据处理模块的指令显示渣片图像质量的判断结果以及渣片参数、TBM预测参数、围岩等级参数。
以上所述的仅是本发明的优选实施方式，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明整体架构的前提下，可轻易得到各种等效的修改或替换，这些也应该视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于分水岭的渣片彩色图像分析方法，其特征在于，步骤如下：
步骤1、获取移动传送带上渣片的实时图像；
步骤2、对获得的实时图像进行筛选，剔除含泥较多、含水较多、粉末过多的实时图像；
步骤3、对筛选出的实时图像分别进行多尺度形态学梯度的计算，并获得最优梯度下的梯度图像；
步骤4、得到极小值标定的图像；
步骤5、将步骤3中的梯度图像和步骤4中的极小值标定的图像进行融合，并对融合图像进行分水岭分割；
步骤6、对分割之后的融合图像分别进行连通域提取渣片图像的块度、数量、面积参数，根据提取的参数查找数据库对应的围岩类别和性能参数，将对应结果进行实时反馈，并将提取的渣片参数和TBM掘进的地质围岩情况，生成对应的映射关系，进行存储用于后期围岩预测。
2.根据权利要求1所述的基于分水岭的渣片彩色图像分析方法，其特征在于，在步骤3中，具体步骤为：301、提取各实时图像的R分量、G分量和B分量；
302、计算各实时图像进行多尺度形态学梯度FGod，计算公式为；
其中，ri为结构元素的半径，rmax为结构元素的最大半径，rmin为结构元素的最小半径，ρi表示权值，rFi表示不同分量下的不同尺寸的形态学梯度，i表示图像灰度的序号；
303、从步骤302获得的多尺度形态学梯度中筛选最优梯度，计算公式为：
304、根据步骤303得到各梯度图像。
3.根据权利要求1所述的基于分水岭的渣片彩色图像分析方法，其特征在于，在步骤4中，具体步骤为：401：对每个梯度图像的灰度值进行FFT变换得到频域图像，公式为：
402：对频域图像进行频谱包络滤波，滤除高频部分，得到低频图像，公式如下：
S(μ,ν)＝(1-μ)D2k(μ,ν)+μ (4)；
式中，D(μ,ν)是点(μ,ν)到核函数中心点的归一化距离；
403:将低频图像，抽取部分进行IFFT变换，得到低频图像的时域部分，并进行改进的H-minima的算法，得到极小值标定的图像，公式为：
H＝α.(M2-M1) (6)；
其中，M0是梯度图像的均值，M1是梯度图像局部极小值的均值，M2是梯度图像局部极大值的均值，α是自适应控制因子。
4.一种基于分水岭的渣片彩色图像分析装置，其特征在于：包括拍照模块、光照模块、测速模块、数据库和数据处理模块；拍照模块用于对移动传送带上的渣片进行定时拍摄照片并将拍摄的图像传输至数据处理模块内；光照模块，用于对移动传送带上的渣片进行补光，确保渣片的清晰度；测速模块，用于实时测量移动传送带的移动速度并将检测的实时速度传输至数据处理模块内，数据处理模块将实时速度与设定速度比较，当实时速度超过设定速度，数据处理模块控制拍照模块和光照模块停止，当实时速度小于设定速度时，数据处理模块接收拍照模块传输的图像进行含水、泥、粉末状态的分析实现筛选，并对筛选后的图像进行处理并获取渣片的块度、数量和面积的分布数据；数据库用于围岩等级、TBM性能参数和渣片参数的样本存储。
5.根据权利要求4所述的基于分水岭的渣片彩色图像分析装置，其特征在于：还包括显示模块，显示模块用于接收数据处理模块的指令显示渣片图像质量的判断结果以及渣片参数、TBM预测参数、围岩等级参数。
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