CN113344851A - 一种摄影法测量爆堆修正函数数据方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种摄影法测量爆堆修正函数数据方法，包括以下步骤：1)现场取样，记录爆破参数并从现场未经机械破碎的爆堆中随机选取N块碎石作为实验样本；2)用手工计数的方法将碎石进行分类；3)爆堆图像采集；4)分别采集同一形状类别岩块的图像信息，对其投影面积进行最优形状假设，寻找碎石与形状假设的最优匹配关系；5)通过碎石与形状假设的最优匹配关系推导出爆堆块度分布修正函数。本发明在充分研究大规模露天爆堆块度形状及其分布特征基础上，将图像分析获得的二维参数转换成碎石的三维筛分尺寸，通过本发明方法降低了人工劳动强度，有效提高块度级配信息获取的精确度。
Description
技术领域
本发明涉及一种爆破效果评价技术，具体为一种摄影法测量爆堆修正函数数据方法。
背景技术
爆破块度是用来评价爆破效果的重要参数之一，摄影-图像法是一种高效且成本低廉的爆破块度分析方法，因其只能采集到爆堆表面的二维图像，且存在着碎石之间相互遮挡的现象，故存在一定的片面性，误差较大。因此，建立一种摄影法测量爆堆修正函数数据方法是十分有必要的。
目前，图像分析法都是利用图像分割或边缘检测等算法获得岩块的弦长和面积等一维、二维参数，但是仅通过这些参数本身不能对块度信息进行定量评价，碎石通过筛网的可能性不仅取决于碎石的最大尺寸，还与碎石的形状有关。且实际工程中矿岩破碎后的形状差别较大，其中柱状和片状的碎石会对最终结果产生较大影响，难以获得较为准确的岩块筛分尺寸。因此，可以通过统计分析方法建立碎石形状与体积假设的最优匹配关系，而目前能够实现上述目的的技术方案尚未见报道。
发明内容
针对现有通过爆破块度来评价爆破效果难以获得较为准确的岩块筛分尺寸等不足，本发明要解决的问题是提供一种可有效提高块度级配信息获取的精确度的摄影法测量爆堆修正函数数据方法。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
本发明提供一种摄影法测量爆堆修正函数数据方法，包括以下步骤：
1)现场取样，记录爆破参数并从现场未经机械破碎的爆堆中随机选取N块碎石作为实验样本；
2)用手工计数的方法将碎石进行分类；
3)爆堆图像采集；
4)分别采集同一形状类别岩块的图像信息，对其投影面积进行最优形状假设，寻找碎石与形状假设的最优匹配关系；
5)通过碎石与形状假设的最优匹配关系推导出爆堆块度分布修正函数。
步骤1)中，块体的选取范围为5～500mm。
步骤2)中用手工计数的方法将碎石进行分类为：将块体按照形状分为四面体、五面体、六面体、针片状以及不规则多面体；分类后记录各形状块体所占比例。
步骤3)还包括：设置边长为50mm的黑色正方形标记物，在进行后期图像处理时，以标记物为参考来确定爆堆块度的实际尺寸，并对所采集图像的失真情况进行校正；采集的爆堆图像面积大于爆堆总面积的15％。
步骤4)中对其投影面积进行最优形状假设，寻找碎石与形状假设的最优匹配关系，具体为：
将图像导入Matlab中，采用形态学图像处理方法对图像进行处理，并提取其最大弦长和最小弦长；
采用的形状假设方法包括等同圆直径法、等同立方体边长法、等同椭圆的直径法和平均椭圆直径法；
步骤5)中通过碎石与形状假设的最优匹配关系推导出爆堆块度分布修正函数。
本发明具有以下有益效果及优点：
1.本发明在充分研究大规模露天爆堆块度形状及其分布特征基础上，提出了一种摄影法测量爆堆修正函数数据方法，将图像分析获得的二维参数转换成碎石的三维筛分尺寸，通过本发明方法降低了人工劳动强度，有效提高块度级配信息获取的精确度。
附图说明
图1A为本发明摄影法测量爆堆修正函数数据方法采用的碎石形状分类图示中的六面体；
图1B为五面体；
图1C为四面体；
图1D为不规则多面体；
图1E为针片状(一)；
图1F为针片状(二)；
图2A为本发明中形状假设方法之等同圆直径法示意图；
图2B为本发明中形状假设方法之等同椭圆直径法示意图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明作进一步阐述。
本发明提供一种摄影法测量爆堆修正函数数据方法，包括以下具体步骤：
1)现场取样，记录爆破参数并从现场未经机械破碎的爆堆中随机选取N块碎石作为实验样本；
2)用手工计数的方法将碎石进行分类；
3)爆堆图像采集；
4)分别采集同一形状类别岩块的图像信息，对其投影面积进行最优形状假设，寻找最优匹配关系；
5)获取上述数据后可对爆堆块度分布修正函数进行推导。
步骤1)中，碎石大小的选取范围为5～500mm，数量N＝150～400；
步骤2)中，将碎石按照形状分为四面体(如图1C所示)、五面体(如图1B所示)、六面体(如图1A所示)、针片状(如图1E、1F所示)和不规则多面体(如图1D所示)；在分类之后需要记录各形状碎石所占比例。
步骤3)中，设置边长为50mm的黑色正方形标记物，在进行后期图像处理时，以标记物为参考来确定爆堆块度的实际尺寸，并对所采集图像的失真情况进行校正；采集的爆堆图像面积大于爆堆总面积的15％。
步骤4)中，将图像导入Matlab中，采用形态学图像处理方法对图像进行处理，并提取其最大弦长和最小弦长；形状假设方法包括：等同圆直径法(如图2A所示)、等同立方体边长法、等同椭圆的直径法(如图2B所示)和平均椭圆直径法。
步骤5)中，结合各形状碎石所占比例及其最优匹配关系获取修正函数。
本实施例在现场取样时记录爆破参数，并从现场未经机械破碎的爆堆中随机选取314块碎石作为实验样本。
用手工计数的方法将碎石按照形状分为四面体、五面体、六面体、针片状和不规则多面体进行分类。其中六面体163块，五面体53块，四面体46块，不规则多面体19块，针片状33块，分别占总比例的52％、17％、15％、6％、10％。
结合各形状碎石所占比和最优匹配形状推导修正函数，以六面体、五面体、不规则多面体最优匹配形状为球体，四面体最优匹配为立方体，其他形状最优匹配为椭圆体为例，推导修正函数如下：
式中a为最小弦长平均值，b为最大弦长平均值，c为最大弦长和最小弦长的平均值。
常规方法中大都直接选用最大弦长作为参照标准绘制级配信息曲线，误差较大。
如表1表2表3所示，展示了实际测量法，常规图像处理法及改进后修正方法的比较结果，体积的区间数值以筛网孔径为直径，换算为球形体积得出，保证了体积与直径区间段的对应性。该结果表明，本申请所得数据更贴近于实际测量值，和常规方法相比准确度更高。
表1实际测量法的体积统计
表2常规图像处理法的直径统计
表3改进后修正法的体积统计
本发明在充分研究大规模露天爆堆块度形状及其分布特征基础上，提出了一种摄影法测量爆堆修正函数数据方法，将图像分析获得的二维参数转换成碎石的三维筛分尺寸，降低了人工劳动强度，有效提高块度级配信息获取的精确度。
Claims (6)
1.一种摄影法测量爆堆修正函数数据方法，其特征在于包括以下步骤：
1)现场取样，记录爆破参数并从现场未经机械破碎的爆堆中随机选取N块碎石作为实验样本；
2)用手工计数的方法将碎石进行分类；
3)爆堆图像采集；
4)分别采集同一形状类别岩块的图像信息，对其投影面积进行最优形状假设，寻找碎石与形状假设的最优匹配关系；
5)通过碎石与形状假设的最优匹配关系推导出爆堆块度分布修正函数。
2.根据权利要求1所述的摄影法测量爆堆修正函数数据方法，其特征在于：步骤1)中，块体的选取范围为5～500mm。
3.根据权利要求1所述的摄影法测量爆堆修正函数数据方法，其特征在于步骤2)中用手工计数的方法将碎石进行分类为：将块体按照形状分为四面体、五面体、六面体、针片状以及不规则多面体；分类后记录各形状块体所占比例。
4.根据权利要求1所述的摄影法测量爆堆修正函数数据方法，其特征在于步骤3)还包括：设置边长为50mm的黑色正方形标记物，在进行后期图像处理时，以标记物为参考来确定爆堆块度的实际尺寸，并对所采集图像的失真情况进行校正；采集的爆堆图像面积大于爆堆总面积的15％。
5.根据权利要求1所述的摄影法测量爆堆修正函数数据方法，其特征在于步骤4)中对其投影面积进行最优形状假设，寻找碎石与形状假设的最优匹配关系，具体为：
将图像导入Matlab中，采用形态学图像处理方法对图像进行处理，并提取其最大弦长和最小弦长；
采用的形状假设方法包括等同圆直径法、等同立方体边长法、等同椭圆的直径法和平均椭圆直径法。
6.根据权利要求1所述的所述的摄影法测量爆堆修正函数数据方法，其特征在于，所述步骤5)中通过碎石与形状假设的最优匹配关系推导出爆堆块度分布修正函数。
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