CN113155710B - 一种沥青拌合楼粗骨料形态质量检测系统及方法 - Google Patents
一种沥青拌合楼粗骨料形态质量检测系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113155710B CN113155710B CN202110471390.0A CN202110471390A CN113155710B CN 113155710 B CN113155710 B CN 113155710B CN 202110471390 A CN202110471390 A CN 202110471390A CN 113155710 B CN113155710 B CN 113155710B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- laser
- detection
- granules
- executing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 112
- 239000010426 asphalt Substances 0.000 title claims abstract description 30
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 22
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 24
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 23
- 238000007599 discharging Methods 0.000 claims abstract description 19
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims abstract description 17
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims abstract description 14
- 239000013072 incoming material Substances 0.000 claims abstract description 14
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims abstract description 8
- 230000008713 feedback mechanism Effects 0.000 claims abstract 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract 2
- 239000008187 granular material Substances 0.000 claims description 108
- 239000004575 stone Substances 0.000 claims description 28
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 23
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 21
- 239000010410 layer Substances 0.000 claims description 15
- 239000008188 pellet Substances 0.000 claims description 15
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 claims description 12
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 claims description 8
- 239000010959 steel Substances 0.000 claims description 8
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 7
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 7
- 230000003014 reinforcing effect Effects 0.000 claims description 7
- 239000002356 single layer Substances 0.000 claims description 6
- 238000010276 construction Methods 0.000 abstract description 15
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 abstract description 7
- 230000008901 benefit Effects 0.000 abstract description 5
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 abstract description 4
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 34
- 238000013461 design Methods 0.000 description 14
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 11
- 239000004567 concrete Substances 0.000 description 10
- 239000000463 material Substances 0.000 description 10
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 5
- 239000004568 cement Substances 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 238000011031 large-scale manufacturing process Methods 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 230000006698 induction Effects 0.000 description 3
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 3
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 2
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 2
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 2
- 239000004744 fabric Substances 0.000 description 2
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 2
- 239000011384 asphalt concrete Substances 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 1
- 238000009435 building construction Methods 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000011707 mineral Substances 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/10—Investigating individual particles
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/10—Investigating individual particles
- G01N2015/1024—Counting particles by non-optical means
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Dispersion Chemistry (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明涉及一种沥青拌合楼粗骨料形态质量检测系统,其包括来料运输带、检测仓、出料运输带、数据处理装置,检测仓包括入料口、检测通道和下出料滑口,检测通道上设有激光感应装置和检测网匹配数据传输装置;数据处理装置与激光感应装置、检测网匹配数据传输装置通信连接,数据处理装置包括数据收集机构、数据分析机构和反馈机构;激光感应装置和激光检测装置、数据收集机构、数据分析机构、反馈机构依次连接。本检测系统及其方法通过在进料仓的管壁上设置虚拟网筛,在能够精确的大量测出粒料的级配的基础上,有效的避免了普通网筛对粒料的阻挡造成的施工进度的延误,且具有对施工影响小、方便维修于安装、维修成本低廉等优点。
Description
技术领域
本发明涉及检测技术领域与工程机械领域,具体涉及一种沥青拌合楼粗骨料形态质量检测系统及方法。
背景技术
随着我国道路建设进入快速发展的时期,道路建设工程量逐年增加,而道路的施工质量问题也成了需要直面的课题,造成质量问题的关键就在于级配的合理性是否符合规范要求,而拌合楼拌合出的一定级配混合料与实验室的标准级配混合料之间存在一定的差距。好的混合料级配设计具有良好的使用性能,施工操作性好且变异性小,容易被压实,经得起车辆荷载的考验,能够确保路面不过早产生损坏。工程上存在的一个普遍问题是施工使用的材料与配合与设计使用的材料不一致,导致混合料级配混乱,最终使得混合料质量下降,孔隙率、压实度均达不到设计的要求,进而造成路面破损过早出现。
骨料作为主要用料,占沥青混合料与水泥混凝土的体积和质量的3/4以上,起到骨架和填充的作用。骨料的级配特性在流动能、粘聚性和保水性这三个方面对混凝土拌合物的和易性有着重要的影响。良好的骨料粒级级配使得混凝土堆积孔隙率减小,和易性较好,并拥有良好的稳定性和耐久性,能够减少水泥浆的用量从而降低混凝土的成本。在混凝土搅拌之前对骨料级配进行监测,确保骨料的颗粒级配满足国家或者行业标准,并及时进行调整,可以获得高质量、高性能的混凝土。粗集料都是从水泥混凝土材料的规定引用过来的,所以一般都规定4.75mm以上的集料,或者用4.75mm过筛。但是国内外的沥青混合料矿料都把2.36mm作为粗细集料的分界,所以对水泥混凝土和沥青路面、基层的粗细集料的分界尺寸是有区别的。筛网是不同与一般网状产品,而是有严格的系列网孔尺寸,并且有对物体颗粒进行分级、筛选功能的符合行业、机构、标准认可的网状产品。但是在拌合楼中安装筛网不仅增加了拌合楼的设计难度,还加大了进料的阻力,造成施工进度的延误。
中国专利申请(201910576963.9)公开了一种粗骨料形态质量检测系统及方法,该系统包括:振动分散模块、透明皮带、背光光源、激光扫描模块、图像采集模块和图像分析模块;所述振动分散模块设置于透明皮带一端上方,以将粗骨料分散的送至所述透明皮带;所述的背光光源设置在所述透明皮带下方;所述激光扫描模块设置在所述透明皮带上方,且照射区域为背光光源中间位置处;所述图像采集模块垂直设置在背光光源所在透明皮带位置的正上方以对被测的骨料进行图像采集;所述图像分析模块与所述图像采集模块相连接以对采集的图像进行几何特征提取,获得所需的粒度粒形参数和体积级配,输出最后的粒度分布结果。该检测系统虽然能够提高粗骨料检测的准确性和及时性,但其只能根据图片处理粒料,不能应用于大规模的生产使用,并且不能准确的检测出片石和针状石的数量,严重影响数据的真实性,并且该技术存在偶然性,不能处理相互搭接在一起的粒料,以及被掩盖遮挡的粒料,另外,该系统未关注粒料级配不合格如何反馈和修改来料质量,并且应用照片处理的技术会大大减慢检测时间,不适合施工等实际情况的使用。
发明内容
本发明要解决的技术问题是:克服现有粗骨料形态质量检测公开技术中无法真正应用于大规模的生产使用,并且不能准确的检测出片石和针状石的数量、不能处理相互搭接在一起的粒料,以及检测时间长、效率低的缺陷,提供一种沥青拌合楼粗骨料形态质量检测系统及方法。其通过在进料仓的管壁上设置虚拟网筛,在能够精确的大量测出粒料的级配的基础上,有效的避免了普通网筛对粒料的阻挡造成的施工进度的延误,且具有安全简洁、操作方便、对拌合楼施工影响小、方便维修于安装、维修成本低廉等优点。
本沥青拌合楼粗骨料形态质量检测系统及方法包括来料运输带、检测仓、出料运输带、数据处理装置,来料运输带和出料运输带分别延伸至所述检测仓上、下开口处,其中,所述检测仓包括上端的入料口、主体部分的检测通道和下端的出料滑口,所述检测通道上设有激光感应装置和检测网匹配数据传输装置;所述激光感应装置包括环形周向布设的激光发射器、激光测距仪、以及数据传输传感器,所述激光发射器两两成对形成对射组,所述对射组包括水平对射组和倾斜对射组,水平对射组和倾斜对射组的对射激光束形成激光网筛,所述激光接收器位于激光感应装置上部,一一对应的接收所述激光发射器发射的激光束;所述检测网匹配数据传输装置包括设置在所述激光感应装置下方的粗孔钢网和激光检测装置,所述激光检测装置形成与所述激光网筛相互错位的激光检测网筛;如此设计,激光发射装置环绕一圈,形成垂直的类似钢网筛的激光筛网,当粒料经过触及相邻的两根激光束时记录下数据,经数据采集、分析模块、反馈模块对采集的粗骨料数据进行几何特征提取,获得所需的粒度粒形参数和体积级配,输出最后的粒度分布结果,及时反馈料仓调整来料级配。激光发射器发射角度倾斜向上,整体形成立体式激光网络,相邻的两个发射器间符合级配宽度要求,所述激光网格,在一定的空间内布满,不会因为两块粒料同时下落而造成其中的一块粒料遮挡激光使得另一块粒料不被检测到的情况,进而使得测的数据准确,能够完全解决平面网络的缺陷。
作为优化,所述入料口呈漏斗状,入料口内自上而下设有若干层钢筋网;所述检测通道为筒状多节式结构,所述激光感应装置设置在检测通道上、下节衔接处;所述出料滑口向所述出料运输带一侧倾斜开放。如此设计,多层钢筋网削减水平速度的同时,使得粒料的自由落体下落产生时间间隔差;所述出料滑口,避免粗骨料破坏形成内部裂缝,设计为倾斜滑口形状,多节式结构,可将激光感应装置和激光检测装置设置在接口位置,使激光发射、接收等元件位于纵向落料范围外周,避免激光网络与截面圆形的管壁之间形成的弧形激光小网格对检测数据准确性的影响,以及避免下落粒料对激光发射与接收装置的破坏。
作为优化,所述激光感应装置和激光检测装置均配有电源供应装置。独立供电保证感应部分平稳运行。
具体的,所述数据收集机构包括激光接收仪;所述分析模块包括PC机和搭载在所述PC机上的数据预处理模块、粒料数量分析模块、体积分析算法模块、几何特征提取算法模块、级配分布处理软件、算法处理模块;所述反馈模块包括料仓显示屏;其中,所述激光接收仪输入端分别连接所述激光感应装置和激光检测装置上的数据传输装置,激光接收仪输出端通过网口与所述PC机相连接。
进一步的,所述PC机搭载各模块具体应用为,所述数据预处理模块(422),用于将来自所述激光感应装置的激光触碰数据、石料与激光发射器的距离信号转化为数字信号,并传输出所分析粒料的空间位置,与检测网匹配数据传输装置进行比对,剔除重复数据,避免同一时间多次录入;所述粒料数量分析模块,用于计算来料实时累计传输数量,计算出各级配粒料的累计数量,并传输到算法处理模块,并根据所需及时反馈料仓;所述体积分析算法模块,用于提取每个粒料的几何特征,经过多重激光筛网,分析出不同层位的接受数据情况,可以分析出粒料的高度,并将各层位激光传输过来的重复的宽度数据,分析出粒料的体积情况;所述几何特征提取算法模块,用于经过分析同一层位,不同激光传输过来的数据,分析出最宽点和最细点,并于高度相比较,分析出粒料的几何特征,计算出片石于针状石的比例,及时反馈粗骨料的质量;所述级配分布处理模块,用于将级配分布数据累计计算,将数据分布情况转化成柱状图的形式,实时展现出来;所述算法分析模块,用于在剔除重复,平均数据后将粒料体积转经过质量,传输给级配分布处理软件,从而算出级配调整所需,传输到数据反馈设备,进行进一步调整级配。
本沥青拌合楼粗骨料形态质量检测方法应用上述沥青拌合楼粗骨料形态质量检测系统通过以下步骤实现,
S1:系统进料;
S2:数据收集;
S3:数据分析。
进一步的,S2所述数据收集步骤具体包括以下流程,
S201:接受触碰水平激光网筛数据;
S202:接受触碰斜向上的激光网筛的数据;
S203:根据激光测距,求的所测粒料到激光发射器的距离,从而求得粒料的位置;
S204:判断水平网筛数据是否碰触相邻两根激光,是则执行S206,否则返回开始;
S205:判断斜向上网筛数据是否碰触相邻两根激光,是则执行S206,否则返回开始;
S206:判断S204与S205的数据是否在同意垂直位置,是则去除重复值,然后执行S207,否执行S207;
S207:根据一组对向激光发射器所测得的距离,输出该截面的宽度,执行S208;
S208:根据同时触碰水平与斜向上的激光,输出该粒料的高度hi;
S209:同理处理激光检测网筛数据输出数据至数据数据分析模块。
进一步的,S3所述数据分析步骤具体包括以下流程,
S301:读取所述所有激光采集器发送的数据;
S302:将所述的数据转化成计算机语言,并将录入的数量与检测网的数据进行比对;
S303:判断实时对比的数据是否相同,如果不相同,根据S304与305的位置比较剔除大值里的重复值,或添加小值里的漏项值,然后执行步骤S304;否则,直接执行步骤S304;
S304:根据传输来的各层数据,分析出粒料的位置,与S305中的位置进行比对,传输到S303中,分析单个粒料平均高度与S305的单个粒料平均高度进行比对再求平均值,定位该粒料的高度hi,执行S310;
S305:根据传输来的检测网的数据;分析出粒料的位置,与S304中的位置进行比对,传输到S303中,分析单个粒料平均高度与S304的单个粒料平均高度进行比对再求平均值,定位该粒料的高度hi,执行S210;
S306:根据传输来的各单层数据,分析出单个粒料的平均宽度,并且相互垂直的为一组,相互垂直的宽度求积得到面积,然后剔除偏差过大量,然后求平均值S1,与S307的单个粒料面积的平均值S3进行比对再求平均值,定位该粒料的横截面面积Si,执行S310;
S307:根据传输来的检测网的各单层数据,分析出单个粒料的平均宽度,并且相互垂直的为一组,相互垂直的宽度求积得到面积,然后剔除偏差过大量,然后求平均值S3,与S306的单个粒料面积的平均值S1进行比对再求平均值,定位该粒料的横截面面积Si,执行S310;
S308:根据S304、S305、S306、S307的数据分析粒料是否是片石与针状石,与S311相匹配后,求出片石与针状石的质量执行S309;
S309:将S308记录在数据库1中,执行S314;
S310:求出体积,执行S311;
S311:输入密度,求出质量,执行S312;
S312:分析级配,输出柱状图,将柱状图可视化,执行S313;
S313:计算所需各级配所需质量,执行S314;
S314,将所需质量及时反馈给料仓,执行结束。
本发明一种沥青拌合楼粗骨料形态质量检测系统及方法,克服了现有粗骨料形态质量检测公开技术中无法真正应用于大规模的生产使用,并且不能准确的检测出片石和针状石的数量、不能处理相互搭接在一起的粒料,以及检测时间长、效率低的缺陷,其通过在进料仓的管壁上设置虚拟网筛,应用检测网匹配数据传输系统避免了偶然性和错误数据的出现,保证了数据的真实性与有用性、及时性,在能够精确的大量测出粒料的级配的基础上,其不会影响生产速度,不用阻碍粒料就可以分析出粒料的级配,并且可以大量快速检测粒料,有效的避免了普通网筛对粒料的阻挡造成的施工进度的延误,且具有安全简洁、操作方便、对拌合楼施工影响小、方便维修于安装、维修成本低廉等优点。具体有益效果为:
(1)通过进料仓的钢筋筛网可以减小水平运输造成的粒料水平方向的运动,从而避免了粒料在进料管中的水平向移动撞击管壁。
(2)虚拟网筛的设计与使用可以避免阻碍粒料的下落与分层,几乎对拌合楼的工作没有任何影响,避免了延误工期,加大工作量。
(3)激光感应装置的设计与使用可以随时大量的抽检来料的级配,并能够随时反馈给计算机,通过数据库的比对,能过快速的做出应对,从而及时调整级配达到标准规定的范围,为路面施工质量提供了保障。
(4)将激光感应装置设计成立体空间形式,克服了二维测量缺失三维信息的缺点,可以精确测量颗粒的粒度粒形特征,避免同时下落的多个粒料之间的影响,增大了数据的准确性,避免漏测的情况出现。
(5)激光测距仪设计为同一垂直方向上相邻4-6(根据级配要求设定)个单位内不能同时记录数量,避免立体空间内多条斜射激光束同时记录同一块粒料,造成数据重复记录。进一步增强了数据的准确性。
(6)检测网的设计,不仅可以多做一组试验,进行平均值的计算,保证数据的真实性与准确性。该检测网与上方钢筋网构成的检测组,可以将粒料位置再次分散,避免误算、遗漏,该检测网与上方激光网错开位置设置,可以更加的确保数据的准确性。同时可以为粒料的质量及几何特性提供平均数值。
(7)完整的数据采集、分析、反馈模块,以及完备的算法,可以避免重复、遗漏、误算等数据的出现。
附图说明
下面结合附图对本发明一种沥青拌合楼粗骨料形态质量检测系统及方法作进一步说明:
图1是本沥青拌合楼粗骨料形态质量检测系统的平面结构示意图;
图2是本沥青拌合楼粗骨料形态质量检测系统的结构连接线框图;
图3是本沥青拌合楼粗骨料形态质量检测方法的逻辑流程总图;
图4是本沥青拌合楼粗骨料形态质量检测方法所述采集模块的逻辑流程图;
图5是本沥青拌合楼粗骨料形态质量检测方法所述采集模块的逻辑流程图。
图中:
1-来料运输带、2-检测仓、3-出料运输带、4-数据处理装置、5-激光感应装置、6-检测网匹配数据传输装置;
21-入料口、22-检测通道、23-下端的出料滑口;41-数据收集机构、42-数据分析机构、43-反馈机构;51-激光发射器、52-激光测距仪、53-数据传输传感器;61-粗孔钢网、62-激光检测装置;
211-钢筋网;411-激光接收仪、421-PC机、422-数据预处理模块、423-粒料数量分析模块、424-体积分析算法模块、425-几何特征提取算法模块、426-级配分布处理软件、427-算法处理模块、431-料仓显示屏。
具体实施方式
在本发明中,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或成一体;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“左”、“右”、“前”、“后”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系均为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
以下用具体实施例对本发明技术方案做进一步描述,但本发明的保护范围不限制于下列实施例。
实施方式1:如图1、2所示,包括来料运输带1、检测仓2、出料运输带3、数据处理装置4,来料运输带1和出料运输带3分别延伸至所述检测仓2上、下开口处,其中,所述检测仓2包括上端的入料口21、主体部分的检测通道22和下端的出料滑口23,所述检测通道22上设有激光感应装置5和检测网匹配数据传输装置6;所述激光感应装置5包括环形周向布设的激光发射器51、激光测距仪52、以及数据传输传感器53,所述激光发射器51两两成对形成对射组,所述对射组包括水平对射组和倾斜对射组,水平对射组和倾斜对射组的对射激光束形成激光网筛,所述激光接收器52位于激光感应装置5上部,一一对应的接收所述激光发射器51发射的激光束;所述检测网匹配数据传输装置6包括设置在所述激光感应装置5下方的粗孔钢网61和激光检测装置62,所述激光检测装置62形成与所述激光网筛相互错位的激光检测网筛;如此设计,激光发射装置环绕一圈,形成垂直的类似钢网筛的激光筛网,当粒料经过触及相邻的两根激光束时记录下数据,经数据采集、分析模块、反馈模块对采集的粗骨料数据进行几何特征提取,获得所需的粒度粒形参数和体积级配,输出最后的粒度分布结果,及时反馈料仓调整来料级配。激光发射器周向布置,水平对向的两个发射器构成一条激光束,当来料触碰该激光束时,可以根据总距离减去两个激光测距仪测得的距离,是该粒料的触碰激光束的截面宽度,并可测出该粒料的位置,如有需要可以增设显示装置,将位置显示出来;斜向的对射的两个发射器构成一束激光束,该装置中所有发射器均为对射成组构成激光束。水平和倾斜对射组群形成的立体的空间状虚拟网筛,基础是水平方向上相互垂直的虚拟网筛,但是为了避免同时下落的粒料,其中一个粒料挡住激光束,另一个粒料被该粒料挡住,或者两个小块粒料阻挡住相邻的两光束,造成数据被误加等诸如此类的情况发生,该感应装置增设斜向上的发射器,从而形成空间激光网络,从而抓住了躲在背后粒料,同时测出了误算的粒料。激光发射组群中,为了避免数据的重复计算,该数据测距仪在接受传感器传来的数据时,垂直方向上相邻的4至6根据不同级配的调节个单位的激光接受器,将数据传输到数据采集模块,结合位置信息,剔除重复数据。提高了数据的准确性。
实施方式2:本沥青拌合楼粗骨料形态质量检测系统所述入料口21呈漏斗状,入料口21内自上而下设有若干层钢筋网211;所述检测通道22为筒状多节式结构,所述激光感应装置5设置在检测通道22上、下节衔接处;所述出料滑口23向所述出料运输带3一侧倾斜开放。如此设计,多层钢筋网削减水平速度的同时,使得粒料的自由落体下落产生时间间隔差;所述出料滑口,避免粗骨料破坏形成内部裂缝,设计为倾斜滑口形状,多节式结构,可将激光感应装置和激光检测装置设置在接口位置,使激光发射、接收等元件位于纵向落料范围外周,避免激光网络与截面圆形的管壁之间形成的弧形激光小网格对检测数据准确性的影响,以及避免下落粒料对激光发射与接收装置的破坏,该检测系统的装置的直径略大于管壁直径20mm,从而激光感应装置不会被盐管壁下落的粒料破坏,并且在该检测装置外部设为组装节点,方便维修与安装。在安装过程中,先将上方管壁吊起,在下方管壁上以环固的方式将激光感应装置固定住,然后将上方壁管放下,卡嵌在激光感应装置内,用膨胀螺丝等固定在一起。维修时,同样的安装拆卸方式。。所述激光感应装置5和激光检测装置62均配有电源供应装置。独立供电保证感应部分平稳运行。其余结构和部件如实施方式1所述,不再重复描述。
实施方式3:本沥青拌合楼粗骨料形态质量检测系统所述数据收集机构41包括激光接收仪411;所述分析模块42包括PC机421和搭载在所述PC机421上的数据预处理模块422、粒料数量分析模块423、体积分析算法模块424、几何特征提取算法模块425、级配分布处理软件426、算法处理模块427;所述反馈模块43包括料仓显示屏431;其中,
所述激光接收仪411输入端分别连接所述激光感应装置5和激光检测装置62上的数据传输装置,激光接收仪411输出端通过网口与所述PC机421相连接;
所述PC机421搭载各模块具体应用为,所述数据预处理模块(422),用于将来自所述激光感应装置5的激光触碰数据、石料与激光发射器的距离信号转化为数字信号,并传输出所分析粒料的空间位置,与检测网匹配数据传输装置6进行比对,剔除重复数据,避免同一时间多次录入;
所述粒料数量分析模块423,用于计算来料实时累计传输数量,计算出各级配粒料的累计数量,并传输到算法处理模块,并根据所需及时反馈料仓,在此考虑了粒形对粒径的影响,引入自定义粒形参数“三角度”,对粗骨料颗粒按照粒形参数三角度和长短轴之比分为角形、细长形、细长三棱锥和其他四类,根据粗骨料颗粒与常规方形筛网之间的几何关系,对特殊粒形采用轮廓最大内切圆直径或凸包最大内切圆直径作为等效粒径,并采用相对应的粒形参数圆度和凸起比进行相关,最后提取到每个颗粒的等效粒径,但是该粒径仅适用于较小的粒料;
所述体积分析算法模块424,用于提取每个粒料的几何特征,经过多重激光筛网,分析出不同层位的接受数据情况,可以分析出粒料的高度,并将各层位激光传输过来的重复的宽度数据,分析出粒料的体积情况,可以分析出粒料的高度,并将各层位激光传输过来的重复的宽度数据,求均值,根据等效粒径与高宽的对比,大粒料带入高宽分析出粒料的体积情况,小粒料带入等效粒径求体积,为了分别使用柱体等效与球体粒径等效,将水泥混凝土中4.75mm以下,沥青混凝土中2.36mm以下的按照球体粒径等效计算,根据粒径Ri,经过公式求出较细粒料的级配质量;
所述几何特征提取算法模块425,用于经过分析同一层位,不同激光传输过来的数据,分析出最宽点和最细点,并于高度相比较,分析出粒料的几何特征,计算出片石于针状石的比例,及时反馈粗骨料的质量;
所述级配分布处理模块426,用于将级配分布数据累计计算,将数据分布情况转化成柱状图的形式,实时展现出来,所述各级配的质量计算按照以下方法进行,假定输出的触碰该激光层的质量数据为yi,则各级配的计算为:
1x1=y1
2x2=y2-x1
3x3=y3-x1-x2
4x4=y4-x1-x2-x3
5x5=y5-x1-x2-x3-x4
所述算法分析模块427,用于在剔除重复,平均数据后将粒料体积转经过质量,传输给级配分布处理软件,从而算出级配调整所需,传输到数据反馈设备,进行进一步调整级配;
各数据分析模块算法算法公式要求,表示为:式中:ρ是所测粗骨料的材料密度,hi为所测粒料的高度平均值,Si为通过上下相邻的五个激光发射器所测粒料的水平截面的宽度,垂直方向的两个为一组,相乘所得的截面面积的平均值。其余结构和部件如实施方式1所述,不再重复描述。
实施例1:如图3至5所示,本沥青拌合楼粗骨料形态质量检测系统本沥青拌合楼粗骨料形态质量检测方法应用上述沥青拌合楼粗骨料形态质量检测系统通过以下步骤实现,
S1:系统进料;
S2:数据收集;
S3:数据分析。
进一步的,S2所述数据收集步骤具体包括以下流程,
S201:接受触碰水平激光网筛数据;
S202:接受触碰斜向上的激光网筛的数据;
S203:根据激光测距,求的所测粒料到激光发射器的距离,从而求得粒料的位置;
S204:判断水平网筛数据是否碰触相邻两根激光,是则执行S206,否则返回开始;
S205:判断斜向上网筛数据是否碰触相邻两根激光,是则执行S206,否则返回开始;
S206:判断S204与S205的数据是否在同意垂直位置,是则去除重复值,然后执行S207,否执行S207;
S207:根据一组对向激光发射器所测得的距离,输出该截面的宽度,执行S208;
S208:根据同时触碰水平与斜向上的激光,输出该粒料的高度hi;
S209:同理处理激光检测网筛数据输出数据至数据数据分析模块。
进一步的,S3所述数据分析步骤具体包括以下流程,
S301:读取所述所有激光采集器发送的数据;
S302:将所述的数据转化成计算机语言,并将录入的数量与检测网的数据进行比对;
S303:判断实时对比的数据是否相同,如果不相同,根据S304与305的位置比较剔除大值里的重复值,或添加小值里的漏项值,然后执行步骤S304;否则,直接执行步骤S304;
S304:根据传输来的各层数据,分析出粒料的位置,与S305中的位置进行比对,传输到S303中,分析单个粒料平均高度与S305的单个粒料平均高度进行比对再求平均值,定位该粒料的高度hi,执行S310;
S305:根据传输来的检测网的数据;分析出粒料的位置,与S304中的位置进行比对,传输到S303中,分析单个粒料平均高度与S304的单个粒料平均高度进行比对再求平均值,定位该粒料的高度hi,执行S210;
S306:根据传输来的各单层数据,分析出单个粒料的平均宽度,并且相互垂直的为一组,相互垂直的宽度求积得到面积,然后剔除偏差过大量,然后求平均值S1,与S307的单个粒料面积的平均值S3进行比对再求平均值,定位该粒料的横截面面积Si,执行S310;
S307:根据传输来的检测网的各单层数据,分析出单个粒料的平均宽度,并且相互垂直的为一组,相互垂直的宽度求积得到面积,然后剔除偏差过大量,然后求平均值S3,与S306的单个粒料面积的平均值S1进行比对再求平均值,定位该粒料的横截面面积Si,执行S310;
S308:根据S304、S305、S306、S307的数据分析粒料是否是片石与针状石,与S311相匹配后,求出片石与针状石的质量执行S309;
S309:将S308记录在数据库1中,执行S314;
S310:求出体积,执行S311;
S311:输入密度,求出质量,执行S312;
S312:分析级配,输出柱状图,将柱状图可视化,执行S313;
S313:计算所需各级配所需质量,执行S314;
S314,将所需质量及时反馈给料仓,执行结束。
本沥青拌合楼粗骨料形态质量检测系统及方法克服了现有粗骨料形态质量检测公开技术中无法真正应用于大规模的生产使用,并且不能准确的检测出片石和针状石的数量、不能处理相互搭接在一起的粒料,以及检测时间长、效率低的缺陷,其通过在进料仓的管壁上设置虚拟网筛,应用检测网匹配数据传输系统避免了偶然性和错误数据的出现,保证了数据的真实性与有用性、及时性,在能够精确的大量测出粒料的级配的基础上,其不会影响生产速度,不用阻碍粒料就可以分析出粒料的级配,并且可以大量快速检测粒料,有效的避免了普通网筛对粒料的阻挡造成的施工进度的延误,且具有安全简洁、操作方便、对拌合楼施工影响小、方便维修于安装、维修成本低廉等优点。
本检测系统及其检测方法通过进料仓的钢筋筛网可以减小水平运输造成的粒料水平方向的运动,从而避免了粒料在进料管中的水平向移动撞击管壁。系统中虚拟网筛的设计与使用可以避免阻碍粒料的下落与分层,几乎对拌合楼的工作没有任何影响,避免了延误工期,加大工作量。系统中激光感应装置的设计与使用可以随时大量的抽检来料的级配,并能够随时反馈给计算机,通过数据库的比对,能过快速的做出应对,从而及时调整级配达到标准规定的范围,为路面施工质量提供了保障。系统中将激光感应装置设计成立体空间形式,克服了二维测量缺失三维信息的缺点,可以精确测量颗粒的粒度粒形特征,避免同时下落的多个粒料之间的影响,增大了数据的准确性,避免漏测的情况出现。系统中激光测距仪设计为同一垂直方向上相邻4-6(根据级配要求设定)个单位内不能同时记录数量,避免立体空间内多条斜射激光束同时记录同一块粒料,造成数据重复记录。进一步增强了数据的准确性。系统中检测网的设计,不仅可以多做一组试验,进行平均值的计算,保证数据的真实性与准确性。该检测网与上方钢筋网构成的检测组,可以将粒料位置再次分散,避免误算、遗漏,该检测网与上方激光网错开位置设置,可以更加的确保数据的准确性。同时可以为粒料的质量及几何特性提供平均数值。系统数据处理部分完整的数据采集、分析、反馈模块,以及完备的算法,可以避免重复、遗漏、误算等数据的出现。
以上描述显示了本发明的主要特征、基本原理,以及本发明的优点。对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施方式或者实施例的细节,且在不背离本发明的精神或者基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。因此应将上述实施方式或者实施例看作示范性的,且非限制性的。本发明的范围由所附权利要求而非上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外,应当理解,虽然本说明书按照实施方式加以描述,但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案,说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见,本领域技术人员应当将说明书作为一个整体,各实施例中的技术方案也可以经适当组合,形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (5)
1.一种沥青拌合楼粗骨料形态质量检测系统,其特征是:包括来料运输带(1)、检测仓(2)、出料运输带(3)、数据处理装置(4),来料运输带(1)和出料运输带(3)分别延伸至所述检测仓(2)上、下开口处,其中,
所述检测仓(2)包括上端的入料口(21)、主体部分的检测通道(22)和下端的出料滑口(23),所述检测通道(22)上设有激光感应装置(5)和检测网匹配数据传输装置(6);所述激光感应装置(5)包括环形周向布设的激光发射器(51)、激光测距仪(52)、以及数据传输传感器(53),所述激光发射器(51)两两成对形成对射组,所述对射组包括水平对射组和倾斜对射组,水平对射组和倾斜对射组的对射激光束形成激光网筛,所述激光接收器(52)位于激光感应装置(5)上部,一一对应的接收所述激光发射器(51)发射的激光束;所述检测网匹配数据传输装置(6)包括设置在所述激光感应装置(5)下方的粗孔钢网(61)和激光检测装置(62),所述激光检测装置(62)形成与所述激光网筛相互错位的激光检测网筛;
所述数据处理装置(4)与所述激光感应装置(5)、检测网匹配数据传输装置(6)通信连接,数据处理装置(4)包括数据收集机构(41)、数据分析机构(42)和反馈机构(43);所述激光感应装置(5)和激光检测装置(62)的输出端与所述数据收集机构(41)的输入端连接,所述数据收集机构(41)的输出端与所述数据分析机构(42)的输入端连接,所述数据分析机构(42)的输出端与所述反馈机构(43)的输入端相连接;
所述数据收集机构(41)包括激光接收仪(411);所述数据分析机构(42)包括PC机(421)和搭载在所述PC机(421)上的数据预处理模块(422)、粒料数量分析模块(423)、体积分析算法模块(424)、几何特征提取算法模块(425)、级配分布处理软件(426)、算法处理模块(427);所述反馈模块(43)包括料仓显示屏(431);其中,所述激光接收仪(411)输入端分别连接所述激光感应装置(5)和激光检测装置(62)上的数据传输装置,激光接收仪(411)输出端通过网口与所述PC机(421)相连接;
所述PC机(421)搭载各模块具体应用为:
所述数据预处理模块(422),用于将来自所述激光感应装置(5)的激光触碰数据、石料与激光发射器的距离信号转化为数字信号,并传输出所分析粒料的空间位置,与检测网匹配数据传输装置(6)进行比对,剔除重复数据,避免同一时间多次录入;
所述粒料数量分析模块(423),用于计算来料实时累计传输数量,计算出各级配粒料的累计数量,并传输到算法处理模块,并根据所需及时反馈料仓;
所述体积分析算法模块(424),用于提取每个粒料的几何特征,经过多重激光筛网,分析出不同层位的接受数据情况,可以分析出粒料的高度,并将各层位激光传输过来的重复的宽度数据,分析出粒料的体积情况;
所述几何特征提取算法模块(425),用于经过分析同一层位,不同激光传输过来的数据,分析出最宽点和最细点,并于高度相比较,分析出粒料的几何特征,计算出片石于针状石的比例,及时反馈粗骨料的质量;
所述级配分布处理模块(426),用于将级配分布数据累计计算,将数据分布情况转化成柱状图的形式,实时展现出来;
所述算法分析模块(427),用于在剔除重复,平均数据后将粒料体积转经过质量,传输给级配分布处理软件,从而算出级配调整所需,传输到数据反馈设备,进行进一步调整级配。
2.根据权利要求1所述的沥青拌合楼粗骨料形态质量检测系统,其特征是:所述入料口(21)呈漏斗状,入料口(21)内自上而下设有若干层钢筋网(211);所述检测通道(22)为筒状多节式结构,所述激光感应装置(5)设置在检测通道(22)上、下节衔接处;所述出料滑口(23)向所述出料运输带(3)一侧倾斜开放。
3.根据权利要求1所述的沥青拌合楼粗骨料形态质量检测系统,其特征是:所述激光感应装置(5)和激光检测装置(62)均配有电源供应装置。
4.一种沥青拌合楼粗骨料形态质量检测方法,其特征是:所述方法应用上述沥青拌合楼粗骨料形态质量检测系统通过以下步骤实现,
S1:系统进料;
S2:数据收集;
S3:数据分析;
S2所述数据收集步骤具体包括以下流程,
S201:接受触碰水平激光网筛数据;
S202:接受触碰斜向上的激光网筛的数据;
S203:根据激光测距,求的所测粒料到激光发射器的距离,从而求得粒料的位置;
S204:判断水平网筛数据是否碰触相邻两根激光,是则执行S206,否则返回开始;
S205:判断斜向上网筛数据是否碰触相邻两根激光,是则执行S206,否则返回开始;
S206:判断S204与S205的数据是否在同一垂直位置,是则去除重复值,然后执行S207,否执行S207;
S207:根据一组对向激光发射器所测得的距离,输出粒料触碰激光束的截面的宽度,执行S208;
S208:根据同时触碰水平与斜向上的激光,输出该粒料的高度hi;
S209:同理处理激光检测网筛数据输出数据至数据数据分析模块。
5.根据权利要求4所述的沥青拌合楼粗骨料形态质量检测方法,其特征是:S3所述数据分析步骤具体包括以下流程,
S301:读取所有激光接收器发送的数据;
S302:将所述的数据转化成计算机语言,并将录入的数量与检测网的数据进行比对;
S303:判断实时对比的数据是否相同 ,如果不相同 ,根据S304与305的位置比较剔除大值里的重复值,或添加小值里的漏项值,然后执行步骤S304;否则,直接执行步骤S304;
S304:根据传输来的各层数据,分析出粒料的位置,与S305中的位置进行比对,传输到S303中,分析单个粒料平均高度与S305的单个粒料平均高度进行比对再求平均值,定位该粒料的高度hi,执行S310;
S305:根据传输来的检测网的数据;分析出粒料的位置,与S304中的位置进行比对,传输到S303中,分析单个粒料平均高度与S304的单个粒料平均高度进行比对再求平均值,定位该粒料的高度hi,执行S210;
S306:根据传输来的各单层数据,分析出单个粒料的平均宽度,并且相互垂直的为一组,相互垂直的宽度求积得到面积,然后剔除偏差过大量,然后求平均值S1,与S307的单个粒料面积的平均值S3进行比对再求平均值,定位该粒料的横截面面积Si,执行S310;
S307:根据传输来的检测网的各单层数据,分析出单个粒料的平均宽度,并且相互垂直的为一组,相互垂直的宽度求积得到面积,然后剔除偏差过大量,然后求平均值S3,与S306的单个粒料面积的平均值S1进行比对再求平均值,定位该粒料的横截面面积Si,执行S310;
S308:根据S304、S305、S306、S307的数据分析粒料是否是片石与针状石,与S311相匹配后,求出片石与针状石的质量执行S309;
S309:将S308记录在数据库1中,执行S314;
S310:求出体积,执行S311;
S311:输入密度,求出质量,执行S312;
S312:分析级配,输出柱状图,将柱状图可视化,执行S313;
S313:计算所需各级配所需质量,执行S314;
S314,将所需质量及时反馈给料仓,执行结束。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110471390.0A CN113155710B (zh) | 2021-04-29 | 2021-04-29 | 一种沥青拌合楼粗骨料形态质量检测系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110471390.0A CN113155710B (zh) | 2021-04-29 | 2021-04-29 | 一种沥青拌合楼粗骨料形态质量检测系统及方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113155710A CN113155710A (zh) | 2021-07-23 |
CN113155710B true CN113155710B (zh) | 2022-11-01 |
Family
ID=76872159
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110471390.0A Active CN113155710B (zh) | 2021-04-29 | 2021-04-29 | 一种沥青拌合楼粗骨料形态质量检测系统及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113155710B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114778392B (zh) * | 2022-06-16 | 2022-10-14 | 三亚华盛水泥粉磨有限公司 | 一种水泥粉磨生产用的水泥生粉磨粒度测量系统 |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1119737A (zh) * | 1993-11-04 | 1996-04-03 | 东亚医用电子株式会社 | 粒子分析装置 |
CN106018225A (zh) * | 2016-06-28 | 2016-10-12 | 浙江大学 | 一种基于激光检测pm浓度的dpf准确再生方法及设备 |
WO2017045605A1 (zh) * | 2015-09-17 | 2017-03-23 | 北京代尔夫特电子科技有限公司 | 用于检测空气中的颗粒物的传感器及其制造方法 |
US10228317B1 (en) * | 2016-08-25 | 2019-03-12 | Verily Life Sciences Llc | Multiplexed microfluidic cell sorting using laser induced cavitation bubbles |
CN109655396A (zh) * | 2019-02-18 | 2019-04-19 | 常州工程职业技术学院 | 大尺寸透水混凝土堵塞模拟装置及滞留颗粒测定方法 |
CN109738137A (zh) * | 2019-01-02 | 2019-05-10 | 山东交通学院 | 基于图像对比的土石坝渗漏实时监测与快速诊断方法 |
CN109738340A (zh) * | 2019-01-25 | 2019-05-10 | 上海爱被思智能科技有限公司 | 骨料粒度实时分析系统以及骨料生产线 |
CN110174334A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-08-27 | 华侨大学 | 一种粗骨料形态质量检测系统及方法 |
CN210269521U (zh) * | 2019-06-28 | 2020-04-07 | 华侨大学 | 一种粗骨料形态质量检测系统 |
CN111595734A (zh) * | 2019-09-01 | 2020-08-28 | 中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所 | 一种基于图像分析的机制砂生产质量信息化监测系统 |
CN111751253A (zh) * | 2020-07-06 | 2020-10-09 | 重庆理工大学 | 一种混凝土骨料检测模型的形成方法及质量检测方法 |
-
2021
- 2021-04-29 CN CN202110471390.0A patent/CN113155710B/zh active Active
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1119737A (zh) * | 1993-11-04 | 1996-04-03 | 东亚医用电子株式会社 | 粒子分析装置 |
WO2017045605A1 (zh) * | 2015-09-17 | 2017-03-23 | 北京代尔夫特电子科技有限公司 | 用于检测空气中的颗粒物的传感器及其制造方法 |
CN106018225A (zh) * | 2016-06-28 | 2016-10-12 | 浙江大学 | 一种基于激光检测pm浓度的dpf准确再生方法及设备 |
US10228317B1 (en) * | 2016-08-25 | 2019-03-12 | Verily Life Sciences Llc | Multiplexed microfluidic cell sorting using laser induced cavitation bubbles |
CN109738137A (zh) * | 2019-01-02 | 2019-05-10 | 山东交通学院 | 基于图像对比的土石坝渗漏实时监测与快速诊断方法 |
CN109738340A (zh) * | 2019-01-25 | 2019-05-10 | 上海爱被思智能科技有限公司 | 骨料粒度实时分析系统以及骨料生产线 |
CN109655396A (zh) * | 2019-02-18 | 2019-04-19 | 常州工程职业技术学院 | 大尺寸透水混凝土堵塞模拟装置及滞留颗粒测定方法 |
CN110174334A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-08-27 | 华侨大学 | 一种粗骨料形态质量检测系统及方法 |
CN210269521U (zh) * | 2019-06-28 | 2020-04-07 | 华侨大学 | 一种粗骨料形态质量检测系统 |
CN111595734A (zh) * | 2019-09-01 | 2020-08-28 | 中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所 | 一种基于图像分析的机制砂生产质量信息化监测系统 |
CN111751253A (zh) * | 2020-07-06 | 2020-10-09 | 重庆理工大学 | 一种混凝土骨料检测模型的形成方法及质量检测方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
考虑二次压密的沥青路面永久变形规律;杨振宇;《山东交通学院学报》;20191231;全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113155710A (zh) | 2021-07-23 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109030305B (zh) | 一种基于三维激光扫描和图像处理技术的级配料比表面积确定方法 | |
CN105013718B (zh) | 基于多种检测方式的块状固体建筑垃圾分拣系统 | |
CN107727540A (zh) | 一种机制砂在线检测装置及在线检测方法 | |
CN113155710B (zh) | 一种沥青拌合楼粗骨料形态质量检测系统及方法 | |
CN105699258A (zh) | 一种细骨料在线检测装置及方法 | |
CN104458542A (zh) | 非接触式砂石骨料粒度粒形检测仪及检测方法 | |
JP4106445B2 (ja) | 水平宇宙線ミュオン多重分割型検出手段による大型構造物の内部構造情報を得る方法 | |
CN101726348A (zh) | 煤矸辨识及防作弊的矿车检测装置和方法 | |
CN108803312B (zh) | 一种新型道路损坏检测系统 | |
CN108239909A (zh) | 路面施工过程质量信息实时监控系统 | |
CN101532967A (zh) | 一种煤炭旁路在线灰分检测装置和方法 | |
CN109165450A (zh) | 一种智能化燃煤筒仓管理系统及方法 | |
CN218223572U (zh) | 一种用于识别与筛分不同形态特征集料颗粒的模块化设备 | |
CN203117076U (zh) | 生产现场集料三维检测的实时数据采集系统 | |
CN204855311U (zh) | 土石方料的颗粒级配检测系统 | |
Song et al. | Characteristic analysis and kinematic simulation of rockfall along Shexing village section of Qinghai-Tibet railway | |
Yang et al. | Research into different methods for measuring the particle-size distribution of aggregates: An experimental comparison | |
CN108180947A (zh) | 一种不规则散堆状运动物料品质的综合评价方法 | |
CN201464388U (zh) | 一种煤炭旁路在线灰分检测装置 | |
CN204594856U (zh) | 非接触式砂石骨料粒度粒形检测仪 | |
CN112211657B (zh) | 一种智能判定放顶煤液压支架放煤口关闭的方法 | |
CN112892794A (zh) | 隧洞内智能化制砂实时调整系统及方法 | |
CN114563300B (zh) | 一种圆筒混合机制粒效果在线检测方法 | |
CN201780277U (zh) | 全断面扫描的在线检测装置 | |
CN110426995B (zh) | 一种砾石土料大循环掺配过程监控分析方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |